Clustering Indeks Massa Tubuh Mahasiswa Dengan Algoritma K-Means - Jumarniati, Jumarniati; Akramunnisa, Akramunnisa; Patmaniar, Patmaniar (BANDWIDTH: Journal of Informatics and Computer Engineering, 2025)
Penelitian ini dirancang untuk mengidentifikasi pola slustering Indeks Massa Tubuh mahasiswa melalui penerapan Algoritma K-Means dalam studi kuantitatif. Data yang terkumpul dianalisis menggunakan algoritma tersebut, menghasilkan beberapa kelompok: mahasiswa dengan indeks massa tubuh sangat kurus terdiri dari data nomor 9 dan 11; kelompok indeks massa tubuh kurus mencakup data nomor 2, 14, dan 16; kelompok indeks massa tubuh normal meliputi data nomor 1, 4, 5, 6, 7, 10, 11, 12, 15, 17, dan 19; serta kelompok indeks massa tubuh gemuk terdiri dari data nomor 3, 8, 18, dan 20. Tidak ada data yang masuk ke dalam kategori indeks massa tubuh obesitas. Secara keseluruhan, jumlah mahasiswa dengan indeks massa tubuh normal mendominasi dibandingkan dengan kategori sangat kurus, kurus, maupun gemuk