Pengelompokan Mahasiswa Berdasarkan Indeks Prestasi Dengan Menggunakan Metode Clustering K-Means - Muhammad Rochcham; Abdul Rohman (Universitas Pandanaran, 2020)
Dataset indeks prestasi mahasiswa akan memiliki informasi dan pengetahuan yang bermanfaat bagi institusi, jika dataset tersebut di olah dengan data mining clustering. Algoritma k-means merupakan salah satu algoritma data mining clustering yang efektif untuk mengelompokan objek dengan nilai kemiripan data sehingga akan terbentuk kelompok yang aktual. Dalam penelitian ini menggunakan dataset mahasiswa yang berjumlah 379 dengan membagi 3 kelompok, yang hasilnya adalah kelompok prestasi tinggi berjumlah 116 orang, kelompok prestasi sedang berjumlah 190 orang dan kelompok prestasi rendah berjumlah 73 orang Kata kunci: Clustering, Algoritma K-Means, Indeks Prestasi, Mahasiswa