Implementasi Algoritma K-Means Clustering Berbasis Jarak Manhattan untuk Klasterisasi Konsentrasi Bidang Mahasiswa - Riska Fitri Nur Alifah; Abd. Charis Fauzan (Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat, 2023)
Konsentrasi bidang studi merupakan pengkhususan studi atau jurusan mahasiswa terhadap suatu bidang studi yang sesuai dengan minat atau kemampuan mahasiswa. Sesuai dengan keputusan Ketua Program Studi mahasiswa diwajibkan untuk memilih konsentrasi bidang, konsentrasi bidang yang telah dipilih harus ditekuni mahasiswa sampai akhir semester. Dalam penentuan pememilihan konsentrasi bidang adalah salah satu hal yang sangat penting bagi mahasiswa karena berpengaruh terhadap kegiatan akademik mahasiswa selanjutnya. Tujuan penelitian ini adalah mengimplementasikan algoritma K-means Clustering dalam mengetahui konsentrasi bidang mahasiswa Ilmu Komputer Universitas Nahdlatul Ulama Blitar. Dengan demikian pengelompokan konsentrasi bidang mahasiswa dapat diimplementasikan dalam algoritma K-means Clustering dalam mengetahui konsentrasi bidang mahasiswa Ilmu Komputer Universitas Nahdlatul Ulama Blitar. Salah satu metode yang dapat digunakan dalam mengelompokkan mahasiswa sesuai dengan konsentrasi bidangnya yaitu metode K-Means Clustering. K-Means Clustering merupakan salah satu metode cluster analysis yang berusaha mempartisi data yang ada kedalam bentuk cluster atau kelompok berdasarkan karakteristiknya. Sehingga data yang memiliki kemiripan akan berada pada satu cluster sedangkan data yang memiliki ketidaksamaan akan berada pada cluster lain. Pada pengelompokan data konsentrasi bidang mahasiswa sebanyak 62 data menggunakan metode K-Means Clustering menunjukkan hasil berupa 4 cluster yaitu Sistem Informasi, Sistem Cerdas, Net-Centric Computing, dan Game Animasi. Berdasarkan dari perancangan, implementasi, pengujian dan pembahasan maka diperoleh kesimpulan bahwa metode K-Means dengan menggunakan jarak Manhattan dapat digunakan untuk mengklaster konsentrasi bidang mahasiswa. Tingkat kevalitan dihitung dengan metode Davies-Bouldin Index (DBI) menghasilkan nilai sebesar 0.27 yang merupakan baik karena semakin mendekati 0 maka tingkat kevalitan semakin baik.