PENERAPAN TEKNIK CLUSTERING UNTUK PENGELOMPOKAN KONSETRASI MAHASISWA DENGAN METODE K-MEANS - Ni Luh Gede Pivin Suwirmayanti; I Gusti Ayu Desi Saryanti (LPPM Universitas Dhyana Pura, 2019)
ABSTRACTDetermination of concentration selection is not an easy thing and will greatly affect the academic activities of students. The decision to determine concentration must be done with careful consideration so that students are not wrong in choosing the desired concentration. To determine the concentration of the appropriate majors for student students can be influenced by several factors, including academic values indicated by the value of student courses. With the selection of consetration students can find out the academic abilities they have and students more easily in taking themes for the thesis title that will be taken in the final semester. Based on these problems, then in this study using the Clustering K-Means method. Each of these algorithms has its own characteristics, with this clutering technique can classify student value data according to the similarity possessed according to the weight of the course values used, namely Computer Networking, Object Oriented Programming, Computer Organization and Physics. The value of each method used can be used as a reference for group determinants of concentration for students of Computer Systems study programs.Keywords: Concentration, Clustering, K-MeansABSTRAKPenentuan pemilihan konsentrasi bukanlah hal yang mudah dan akan sangat berpengaruh terhadap kegiatan akademik mahasiswa. Keputusan penentuan konsentrasi harus dilakukan dengan pertimbangan yang matang agar mahasiswa tidak salah dalam memilih konsentrasi yang diinginkan. Untuk menentukan konsentrasi jurusan yang tepat bagi mahasiswa mahasiswa dapat dipengaruhi oleh beberapa faktor, antara lain nilai akdemik yang ditunjukkan dengan nilai matakuliah mahasiswa. Dengan pemilihan konsetrasi mahasiswa dapat mengetahui kemampuan akademik yang dimiliki serta mahasiswa lebih mudah dalam pengambilan tema untuk judul skripsi yang akan diambil pada semester akhir. Berdasarkan dari permasalahan tersebut, maka dalam penelitian ini menggunakan metode Clustering K-Means. Setiap algoritma tersebut memiliki karakteristik masing-masing, dengan teknik clutering ini dapat mengelompokan data nilai mahasiswa menurut kemiripan yang dimiliki menurut bobot nilai matakuliah yang digunakan yaitu matakuliah Jaringan Komputer, Pemrograman Berorientasi Obyek, Organisasi Komputer dan Fisika. Nilai masing-masing metode yang digunakan dapat dijadikan sebagai acuan informasi penentu kelompok konsentrasi bagi mahasiswa prodi Sistem Komputer.Kata kunci: Konsetrasi, Clustering, K-Means