@article{Ersan Fadrial_2020, title={KLASTERISASI HASIL EVALUASI AKADEMIK MENGGUNAKAN METODE K-MEANS (STUDI KASUS FAKULTAS ILMU KOMPUTER UNILAK)}, volume={1}, url={https://journal.unilak.ac.id/index.php/Semaster/article/view/5492}, DOI={10.31849/semaster.v1i1.5492}, abstractNote={<p><strong><em>Abstrak</em></strong></p> <p><em>Perkembangan ilmu pengetahuan dan </em><em>teknologi</em><em> menuntut perguruan tinggi sebagai lembaga pendidikan yang formal, untuk dapat menghasilkan lulusan yang bermutu dan kompeten. Pembelajaran pada perguruan tinggi seharusnya lebih inovatif dan kreatif dalam menghasilkan lulusan serta responsif akan kebutuhan tenaga kerja, Dalam penelitian ini, dilakukan pengelompokan mahasiswa berprestasi dan bermasalah dengan metode Klastering </em><em>K-means</em><em>, dilakukan untuk mengklaster data akademik mahasiswa menjadi empat buah klaster, yaitu klaster mahasiswa berprestasi, berpotensi berprestasi, berpotensi bermasalah, dan klaster mahasiswa bermasalah. hasil perhitungan manual dan pengujian dengan </em><em>aplikasi</em><em> menggunakan 20 sampel data akademik mahasiswa mendapatkan hasil yang sama. Di mana hasilnya adalah </em><em>cluster</em><em> 1 terdiri dari 5 anggota mahasiswa yang berpotensi berprestasi, </em><em>cluster</em><em> 2 terdiri dari 5 anggota mahasiswa yang berpotensi bermasalah, </em><em>cluster</em><em> 3 terdiri dari 9 anggota mahasiswa yang berprestasi sedangkan </em><em>cluster</em><em> 4 terdiri dari 1 anggota mahasiswa yang bermasalah.</em></p> <p><em>&nbsp;</em></p> <p><em><strong>Abstract</strong></em></p> <p><em>The development of science and technology demands higher education as a formal educational institution to be able to produce qualified and competent graduates. Learning in tertiary institutions should be more innovative and creative in producing graduates and responsive to the needs of the workforce. In this study, students with achievement and problems were grouped using the K-means cluster method, which was conducted to cluster student academic data into four clusters, namely clusters of high achieving students, potential achievers, potential problems, and problem student clusters, the results of manual calculations and testing with the application using 20 samples of student academic data get the same results. Where the result is cluster 1 consists of 5 student members with potential achievement, cluster 2 consists of 5 student members who have the potential to have problems, cluster 3 consists of 9 student members who excel, while cluster 4 consists of 1 student member with problems</em>.</p> <p><strong><em>&nbsp;</em></strong></p&gt;}, number={1}, journal={SEMASTER: Seminar Nasional Teknologi Informasi & Ilmu Komputer}, author={Ersan Fadrial, Yogi}, year={2020}, month={Dec.}, pages={53-65} }