Website Klasifikasi Kepuasan Pengguna Layanan Teknik Informatika Menggunakan K-Means Clustering - Dea Karlina Pali; Audy Aldrin Kenap; Efraim Ronald S. Moningkey (Politeknik Ganesha Medan, 2026)
Evaluasi tingkat kepuasan pengguna terhadap layanan akademik berbasis web menjadi salah satu faktor penting dalam upaya peningkatan kualitas pelayanan di Jurusan Teknik Informatika Universitas Negeri Manado (UNIMA). Permasalahan yang dihadapi adalah proses evaluasi layanan yang masih dilakukan secara manual sehingga hasil penilaian belum mampu memberikan informasi yang terstruktur dan akurat sebagai dasar pengambilan keputusan. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun website klasifikasi tingkat kepuasan pengguna layanan dengan menerapkan algoritma K-Means Clustering sebagai metode analisis data. Metode pengembangan sistem yang digunakan adalah Rapid Application Development (RAD), sedangkan penentuan jumlah cluster optimal dilakukan menggunakan metode Elbow dan validasi hasil cluster menggunakan Silhouette Coefficient. Data penelitian diperoleh melalui kuesioner berbasis web dengan skala Likert 1–3 yang melibatkan 48 responden, 15 layanan, dan 10 indikator penilaian. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem berhasil mengelompokkan tingkat kepuasan pengguna ke dalam tiga kategori, yaitu puas, cukup puas, dan kurang puas. Website yang dibangun mampu mengintegrasikan proses pengumpulan data, analisis clustering, dan penyajian hasil klasifikasi secara otomatis sehingga dapat membantu pihak jurusan dalam melakukan evaluasi layanan secara lebih objektif, efektif, dan berbasis data.