STUDI PERBANDINGAN ALGORITMA EUCLIDEAN, MANHATTAN DAN CHEBYSEV DISTANCE UNTUK OPTIMASI METODE K-MEANS CLUSTERING PADA PENGELOMPOKKAN DATA PENERIMAAN MAHASISWA BARU - Matius Ivan Bimasena; I Gede Aris Gunadi; I Made Agus Wirawan (Universitas Pendidikan Ganesha, 2025)
Institut Teknologi dan Bisnis (ITB) STIKOM Bali adalah salah satu perguruan tinggi swasta di Bali yang telah berdiri sejak tahun 2002. Tim promosi kampus aktif melakukan promosi di berbagai daerah yang berpotensi mendatangkan calon mahasiswa. Namun dalam proses promosi masih adanya kekurangan dalam menentukan tujuan promosi kampus ke daerah yang berpotensial. Peneliti melakukan pengelompokkan data calon mahasiswa baru untuk tahun ajaran 2022 dan 2023 sebanyak 2.689 data, digunakan metode K-means Clustering dengan menentukan klaster terbaik menggunakan Metode Elbow. Dari hasil metode elbow terbentuk 3 klaster optimal. Setelah itu penulis membandingkan tiga metode perhitungan jarak, yaitu Euclidean, Manhattan, dan Chebyshev Distance dengan 3 klaster. Dari hasil evaluasi metode perhitungan jarak, terbukti bahwa Euclidean Distance mempunyai hasil evaluasi yang paling baik yaitu menunjukkan nilai DBI dan Average Within Centroid Distance dari perhitungan jarak terkecil dibandingkan Manhattan Distance dan Chebyshev Distance dengan nilai evaluasi Davies Bouldin Index 1.202 dan Average Within Centroid Distance 16.082. Setelah ditentukan metode jarak terbaik yaitu Euclidean Distance, penulis melakukan klastering dengan pengelompokkan data penerimaan mahasiswa baru berdasarkan program studi tinggi peminat, sedang peminat dan rendah peminat. Sehingga dari hasil klastering tersebut dapat mengetahui potensi mahasiswa pendaftar dan membantu tim marketing ITB STIKOM Bali dalam melakukan promosi di tahun selanjutnya.