KOMPARASI ALGORITMA CLUSTERING UNTUK ANALISIS DATA KUESIONER PERGURUAN TINGGI X - David Hariadi; Dedi Trisnawarman (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Tarumanagara, 2026)
Pengelolaan keselarasan visi dan misi perguruan tinggi telah menjadi salah satu aspek penting dalam penjaminan mutu institusi. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis penerapan metode K-Means Clustering, Spectral Clustering (SC), dan Agglomerative Clustering (AC) dalam mengukur tingkat pemahaman serta implementasi visi dan misi di kalangan pemangku kepentingan akademik. Penelitian ini juga berkontribusi pada proses pengumpulan data serta penerapan teknik data mining dalam menilai kesesuaian institusional berdasarkan data kuesioner yang dikumpulkan pada periode 2020 hingga 2024. Hasil analisis menunjukkan bahwa metode Agglomerative Clustering memiliki kinerja yang sebanding dengan K-Means Clustering dalam mengelompokkan responden dengan karakteristik yang serupa, sementara Spectral Clustering memberikan wawasan tambahan terhadap pola hubungan kompleks antar pemangku kepentingan. Pada akhirnya, penelitian ini menyajikan hasil pengukuran tingkat keselarasan visi dan misi serta memberikan rekomendasi perbaikan bagi perguruan tinggi yang bersangkutan.