Pengukuran Konsistensi Kinerja Belajar Mahasiswa Menggunakan Algoritma K-Means - Gumelar, Firmansyah; Siregar, Herbert; Kusnendar, Jajang (Jurnal Aplikasi dan Teori Ilmu Komputer, 2024)
Pesatnya perkembangan teknologi kini telah memasuki berbagai bidang, termasuk pendidikan. Revolusi Industri 4.0 dalam bidang pendidikan menuntut peserta didik untuk mampu bersaing dengan peserta didik lainnya di berbagai aspek dari banyak wilayah. Salah satu tantangannya adalah tenaga kerja yang terpercaya, yang membutuhkan kematangan skill dan pengetahuan yang dibutuhkan, dan ini didapat dari hasil kinerja belajar dari pendidikan yang mereka ambil. Ini membuat para peserta didik harus mampu menjaga kinerja belajar mereka agar mampu bersaing. Penelitian tentang pengukuran konsistensi kinerja belajar peserta didik, seperti mahasiswa, masih jarang dilakukan. Penelitian ini akan menggunakan sebuah metode clustering, yaitu K-Means untuk melakukan pengukuran konsistensi kinerja belajar tersebut. Data yang digunakan adalah data mahasiswa dummy atau data fiktif yang dibuat sendiri oleh penulis. Jumlah mahasiswa yang akan diteliti adalah 80 orang yang akan dibagi menjadi 3 klaster. Ada dua metode yang digunakan, yaitu metode K-Means standar, dan K-Means dengan MinMaxScaler (MMS). MMS digunakan untuk mengubah rentang data menjadi rentang tertentu seperti 0 dan 1. Hasil pengukuran konsistensi kinerja belajar mahasiswa secara keseluruhan dalam metode standar yang tergolong naik, tetap, dan turun adalah 36%, 39%, dan 25%. Sedangkan dalam metode MMS adalah 36%, 44%, dan 20%.