Penerapan Metode Clustering Dengan Algoritma K-Means Untuk Rekomendasi Pemilihan Jalur Peminatan Sesuai Kemampuan Pada Progam Studi Teknik Informatika - S1 Universitas Dian Nuswantoro - Rizky Adrianto; Amiq Fahmi (JOINS (Journal of Information System), 2016)
Terdapat 2 pilihan jalur peminatan pada program studi Teknik Informatika-S1 Universitas Dian Nuswantoro, dimana mahasiswa kesulitandalam menentukan pilihan peminatan yang sesuai dengan kemampuan akademisnya. Disamping itu belum dimanfaatkannya data mahasiswa yang sudah mengambil peminatan, yang dapat dijadikan suatu informasi sehingga dapat berguna sebagai rekomendasi dalam pemilihan peminatan. Oleh karena itu penelitian ini memiliki tujuan menerapkan salah satu metode dalam data mining, yaitu metode clustering dengan algoritma K-Means. Untuk dapat mengelompokkan mahasiswa berdasarkan kemampuan akademisnya, sehingga dapat menjadi salah satu alternatif untuk program studi dalam memberikan rekomendasi kepada mahasiswa mengenai pemilihan jalur peminatan. Pada penelitian ini menggunakan data mahasiswa Teknik Informatika-S1 Universitas Dian Nuswantoro angkatan 2011, 2012, dan 2013. Atribut yang digunakan dalam pengelompokan ialah IPS 1-4, rerata nilai matakuliah penunjang SC, dan rerata nilai matakuliah penunjang RPLD. Sedangkan kesesuaian kemampuan mahasiswa dengan jalur peminatan akan diketahui dari atribut peminatan, rerata nilai matakuliah peminatan SC, rerata nilai matakuliah peminatan RPLD. Tools yang digunakan yaitu rapidminer dan MS.Excel, metode pengembangan data mining mengikuti fase-fase dari CRISP-DM. Hasil pada penelitian ini yaitu didapatkan 5 kelompok mahasiswa berdasarkan tingkat kemampuan akademisnya. Yang mana pada setiap kelompok yang terbentuk kemudian dilakukan analisa lebih lanjut dan profilisasi guna diketahui karakteristik dan kesesuaiannya dengan jalur peminatan.Kata Kunci: Peminatan, Rekomendasi, Data Mining, Clustering, K-Means