Optimasi Pemilihan Metode Pengajaran Dosen Menggunakan Data Mining, dan Algoritma K-Means dalam Proses Bisnis Pendidikan - Ali Farizal, De; Antonius Alijoyo, Franciskus (Informatics and Digital Expert (INDEX), 2024)
Perguruan tinggi di Indonesia dihadapkan pada tantangan tingginya jumlah lulusan yang kurang memiliki kompetensi sesuai dengan kebutuhan dunia kerja, menciptakan kesenjangan antara lingkungan pendidikan dan pasar kerja. Hal ini menimbulkan kekhawatiran akan hambatan kemajuan bangsa. Salah satu penyebabnya adalah metode pembelajaran tradisional yang tidak mengakomodasi berbagai gaya belajar dan kebutuhan individual mahasiswa. Teknologi informasi dan komunikasi (TIK), khususnya data mining, menawarkan solusi untuk meningkatkan kualitas pendidikan dengan menganalisis karakteristik mahasiswa agar metode pembelajaran dapat disesuaikan dan materi lebih mudah dipahami. Data mining, atau Knowledge Discovery in Database atau yang disebut (KDD), adalah proses otomatis mengumpulkan dan menganalisis data untuk mengidentifikasi pola dengan teknik seperti pengelompokan, asosiasi, dan prediksi. Metode clustering K-Means, yang mengelompokkan data berdasarkan karakteristik serupa, dapat digunakan untuk menentukan metode pembelajaran paling efektif. Universitas Cipasung Tasikmalaya (Uncip) dapat memanfaatkan data mining dan algoritma K-Means untuk mengklasifikasikan dan memilih metode pengajaran yang optimal guna meningkatkan kompetensi lulusannya sesuai dengan kebutuhan dunia kerja