Klasterisasi Menggunakan Algoritma K-Means Clustering Untuk Memprediksi Kelulusan Mata Kuliah Mahasiswa - Ahzril Pria Adistya; Novara Luthfyani; Perahim Tara; Richky Adriyan; Rifaldi; Perani Rosyani (CV. Multi Kreasi Media, 2023)
Kelulusan mahasiswa yang tepat waktu akan menguntungkan pihak mahasiswa dan perguruan tinggi. Salah satu faktor yang mempengaruhi kelulusan mahasiswa yang sesuai dengan waktu studi adalah lulus tidaknya mahasiswa dalam sebuah mata kuliah, karena kelulusan mahasiswa dalam sebuah mata kuliah sangat mempengaruhi rata-rata IPK akhir mereka. Clustering merupakan suatu metode untuk pengelompokan dokumen dimana dokumen dikelompokan dengan konten untuk mengurangi ruang pencarian yang diperlukan dalam merespon suatu query (Natalius, 2010). Dalam penelitian ini menggunakan tiga kategori kelulusan yaitu nilai bagus, cukup , dan tidak lulus. Hasil perhitungan dataset dengan metode K-Means didapatkan hasil Accuracy 81%, hal ini menunjukkan bahwa sistem dapat mengklasifikasikan data secara benar, namun dalam pengelompokkannya belum optimal, karena terdapat data yang terklasifikasi benar masuk ke klasifikasi salah dan data terklasifikasi salah masuk ke klasifikasi benar.