Penerapan Framework CRISP-DM Menggunakan Metode Fuzzy C-Means Untuk Clustering Data Perguruan Tinggi Swasta Di LLDIKTI Wilayah IV - Aulia, Siti Nur; Magdalena, Lena; Hatta, Muhammad (AMIK Mitra Gama, 2024)
Penelitian ini menerapkan kerangka kerja CRISP-DM dengan menggunakan metode Fuzzy C-Means untuk melakukan clustering data perguruan tinggi swasta (PTS) di LLDIKTI Wilayah IV. Hal ini diharapkan dapat membantu dalam perkembangan dan analisis kualitas PTS di LLDIKTI 4. Penelitian ini dilakukan dalam enam tahap sesuai dengan kerangka kerja CRISP-DM yang terdiri dari Business Understanding, Data Understanding, Data Preparation, Modelling, Evaluation dan Deployment . Software yang digunakan dalam penelitian ini adalah Microsoft Excel 2019 dan RapidMiner. Penelitian ini menggunakan metode Fuzzy C-Means untuk clustering data perguruan tinggi dan terdapat dua cluster yaitu Cluster 1 (Ideal) dengan 205 PTS dan Cluster 2 (Memadai) dengan 110 PTS. Hasil dari clustering tersebut dilakukan evaluasi dengan menggunakan metode Davies Bouldin Index atau DBI diperoleh hasil evaluasi yaitu -0,854. Hasil akhir dari penelitian ini yaitu dashboard yang menampilkan hasil clustering dengan visualisasi yang mudah dipahami.