Sistem Pendukung Keputusan Penetapan Uang Kuliah Tunggal Menggunakan Algoritma K-Means Clustering - Sugiyono Sugiyono (Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, 2021)
UKT merupakan besaran biaya pendidikan yang ditanggung oleh masyarakat sesuai dengan pilihan Program Studi dan tingkat kemahalan wilayah masing-masing. Kesulitan manajemen Perguruan Tinggi dalam menetapkan kelompok UKT merupakan problematika yang memerlukan jalan keluar. Penelitian bertujuan dalam rangka menyediakan data dukung bagi manajemen dalam membuat keputusan kelompok UTK mahasiswa. Metode yang digunakan adalah K-Means Clastering yang diaplikasikan pada Sistem Informasi UKT, algoritma ini bekerja dengan mengelompokkan data dengan derajat kemiripan sejenis ke dalam kelompok data yang sama dan data dengan derajat yang berbeda pada kelompok data yang lain, sesuai dengan tingkatan nominal tarif UKT yang telah ditetapkan Pemerintah. Proses pengelompikan data dengan menggunakan enam buah titik pusat klaster secara acak untuk menghasilkan enam kelompok data yang diperlukan. Dari analisis dengan SPSS terhadap 46 sampel data yang bersumber dari database Akademik didapatkan enam klaster data calon penerima UKT yaitu kelompok I sebanyak 3 orang, kelompok II sebanyak 17 orang, kelompok III sebanyak 1 orang, kelompok IV sebanyak 14 orang, kelompok V sebanyak 5 orang, dan kelompok VI sebanyak 6 orang dengan tingkat data valid sebesar 100% dan missing 0%. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa penambahan algoritma K-Means Clustering pada Sistem Informasi UKT mendukung Manajemen Perguruan Tinggi dalam menetapkan kelompok tarif UKT.