Analisis Cluster Mahasiswa Pendidikan Matematika Universitas Nias - Lawuna, Memori Putra; Zega, Yulisman; Mendrofa, Ratna Natalia (Mathematics Education Study Program, 2024)
Data adalah informasi yang akurat dan asli yang dapat menjadi landasan penelitian atau informasi lainnya. Untuk mendapatkan informasi yang akurat, Pertama, data harus diproses. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengolah data mahasiswa Program Studi Pendidikan Matematika Universitas Nias dengan salah satu metode clustering yakni K-Means Cluster Method. Data primer dari responden dikumpulkan secara langsung dengan menggunakan kuesioner dan digunakan dalam penelitian ini dan kemudian diolah dengan IBM SPSS Statistic 26. Hasil pengolahan dalam penerapan metode cluster analysis menghasilkan 4 cluster dengan jumlah tiap anggota cluster ialah Data mahasiswa tersedia 45 mahasiswa di cluster 1, 29 mahasiswa di cluster 2, 65 mahasiswa di cluster 3, dan 64 mahasiswa di cluster 4. Mahasiswa semester 8 Jika dibandingkan dengan mahasiswa semester sebelumnya, mereka semua berada dalam satu cluster yang sama. Hal ini disebabkan pengaruh jumlah SKS yang diambil. Mahasiswa dengan IPK yang tinggi masuk ke Cluster 2 dengan rata-rata 3.37. Mahasiswa dengan IPK yang sedang masuk ke Cluster 4 dengan rata-rata 3.27, Mahasiswa dengan IPK yang rendah masuk ke Cluster 1 dengan rata-rata 2.98, dan Mahasiswa dengan IPK Yang terendah termasuk dalam Cluster 3 dengan rata-rata 2,93. Cluster yang terbentuk dikatakan baik dimana cluster memiliki perbedaan signifikan dibuktikan dengan nilai uji ANOVA signifikan < 0.05 dan faktor-faktor yang, pada gilirannya, mempunyai dampak terbesar terhadap pembentukan klaster dilihat dari nilai F adalah Jumlah SKS, IPS, Semester, Beasiswa, IPK, Usia, Kabupaten, Tempat Tinggal, Memiliki Laptop, Memiliki Kendaraan, Pendapatan Orangtua, Rata-rata durasi belajar dan yang terakhir Asal Sekolah.