K-MEANS CLUSTERING DALAM MENGELOMPOKKAN NILAI AKHIR SKRIPSI MAHASISWA - Nurlela Pandiangan; M Lintang Cahyo Buono (Musamus University, 2019)
K-Means menjadi salah satu algoritma untuk teknik clustering pada data mining yang banyak digunakan. Sifatnya yang sederhana, cepat, dan fleksibel, membuat penulis ingin mengaplikasikannya dalam penelitian ini untuk mengelompokkan Nilai Akhir Skripsi Mahasiswa. Dengan mengelompokkan nilai Akhir Skripsi Mahasiswa menggunakan K-Means Clustering, hal ini dapat menunjukkan pola nilai mahasiswa yang selama ini ada berdarkan clusternya masing-masing sehingga dapat membantu kita untuk mengetahui perkembangan kualitas mahasiswa dalam hal Tugas Akhir Perkuliahan yaitu Skripsi. Kmeans Clustering pada penelitian ini diuji dalam beberapa rasio variasi banyaknya data dan banyaknya kelompok cluster. Hasil pengujian menunjukkan bahwa banyaknya dataset dan juga banyaknya cluster atau kelompok tidak mempengaruhi lamanya algoritma K-Means Clustering dalam proses pengelompokkan data