IMPLEMENTASI METODE K-MEDOIDS CLUSTERING UNTUK MENGETAHUI POLA PEMILIHAN PROGRAM STUDI MAHASIWA BARU TAHUN 2018 DI UNIVERSITAS KANJURUHAN MALANG - Bagus Wira; Alexius Endy Budianto; Anggri Sartika Wiguna (Fakultas Sains & Teknologi Universitas Kanjuruhan Malang, 2019)
Setiap tahun Universitas Kanjuruhan Malang menerima hampir 2.000 mahasiswa yang tersebar diberbagai program studi. Oleh karenanya data yang telah ditampung pastinya banyak sekali, dari data tersebut dapat dilihat pola - pola pemilihan program studi berdasarkan nilai tes, asal sekolah, dan program studi. Penelitian ini menggunakan metode K-Medoids agar dapat diketahui pola pemilihan program studi bagi mahasiswa baru. K-Medoids merupakan metode partisional clustering dimana bertujuan untuk menemukan satu set k-cluster di antara data yang paling mencirikan objek dalam kumpulan suatu data. Hasil penelitian pengelompokan mahasiswa baru menunjukkan bahwa mahasiswa baru yang berasal dari SMA/SMK dengan nilai ujian diatas 70 mengambil jurusan TI, sedangkan mahasiswa baru yang berasal dari SMK dengan nilai ujian dibawah 70 dan SMA dengan nilai ujian dibawah 50 mengambil jurusan SI, dan sisanya mengambil jurusan NON TI/SI. Kualiatas cluster yang dihasilkan berdasarkan proses pengujian yang dilakukan didapatkan hasil nilai Silhouette Coefficient terbaik yaitu 0.690754 dengan jumlah cluster sebanyak tiga dan jumlah data sebanyak 15.