Pertumbuhan jumlah perguruan tinggi yang terus meningkat menjadi salah satu faktor krusial untuk memastikan mutu pendidikan tinggi agar berdaya saing. Komposisi perguruan tinggi di Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta terdiri atas 77% Perguruan Tinggi Swasta (PTS) dan sisanya adalah Perguruan Tinggi Negeri (PTN). Masing-masing perguruan tinggi memiliki Indikator Kinerja Utama (IKU) yang wajib dilaporkan dan dipenuhi, serta melakukan pendataan aktivitas pembelajarannya pada Pangkalan Data Pendidikan Tinggi (PDDIKTI). Data IKU dan data PDDIKTI ini menjadi bahan evaluasi dan analisis untuk menentukan baseline dalam aktivitas pembinaan di LLDikti Wilayah V khususnya bagi PTS. Salah satu model analisis yang dapat dilakukan adalah dengan metode klasterisasi. Metode ini biasa digunakan pada data mining untuk mengelompokkan data berdasarkan kesamaan karakteristik data. Penelitian ini melakukan klasterisasi PTS di LLDIKTI Wilayah V menggunakan algoritma K-Means Custering. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa berdasarkan kesamaan karakteristik data IKU dan data PDDIKTI terbentuk empat klaster PTS, yaitu klaster 1 terdiri dari 4 PTS, klaster 2 terdiri dari 46 PTS, klaster 3 terdiri dari 21 PTS, dan klaster 4 terdiri dari 33 PTS. Hasil analisis ini akan sangat bermanfaat bagi LLDIKTI Wilayah V dalam melakukan fungsi pembinaan kepada PTS.
Copyrights © 2024