PENERAPAN ALGORITMA K-MEDOIDS DALAM PENENTUAN FAKTOR TERBESAR PEMILIHAN JURUSAN DI FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS HALU OLEO

Saskia Randawula Silondae, Sutardi Sutardi, Statiswaty Statiswaty

Abstract


Menentukan perguruan tinggi dan jurusan yang tepat bukanlah persoalan yang mudah. Kurangnya informasi tentang fasilitas fakultas atau jurusan, lingkungan fakultas, jaminan kerja dari fakultas, biaya kuliah, dan promosi dapat menyebabkan calon mahasiswa salah dalam memilih jurusan sehingga mahasiswa tidak dapat mengikuti perkuliahan dengan baik karena tidak tertarik di bidang pilihannya, serta tidak dapat menyelesaikan perkuliahan dengan baik bahkan berujung pada Drop Out (DO). Permasalahan tersebut dapat diantisipasi oleh fakultas atau program studi dengan mengetahui faktor-faktor yang menentukan mahasiswa baru memilih jurusannya.  Penelitian ini mengimplementasikan metode data mining dengan algoritma K-Medoids Clustering untuk menentukan faktor terbesar sumber informasi pemilihan jurusan di Fakultas Teknik Universitas Halu Oleo. Dari hasil pengujian menunjukkan jumlah klaster yang terbaik adalah klaster 4 dengan nilai silhouette coefficien sebesar 0.23045321036704783 dan klaster yang paling buruk adalah klaster 3 dengan dengan nilai silhouette coefficient adalah 0.11000736495160417.

Kata kunci; K-Medoids, Sumber Informasi, Perguruan Tinggi, Klasterisasi


Full Text:

PDF

References


S. Mulyatini and T. Handayani, “Faktor-faktor yang berpengaruh terhadap keputusan memilih program studi,” 2010.

E. Widyastuti et al., "Hubungan Antara Minat Belajar Matematika Keaktifan Siswa Dan Fasilitas Belajar Disekolah Dengan Prestasi Belajar Matematika Siswa Kelas X Smk Se-Kecamatan Umbulharjo", vol. 0, no. 0. 2018.

W. Budiaji, “Skala Pengukuran dan Jumlah Respon Skala Likert (The Measurement Scale and The Number of Responses in Likert Scale),” Ilmu Pertan. dan Perikan., vol. 2, no. 2, pp. 127–133, 2013, [Online]. Available: http://umbidharma.org/jipp.

M. Simanjuntak and Dkk, “Penerapan Data Mining Pengelompokan Kejahatan Elektronik Sesuai UU ITE dengan Menggunakan Metode Clustering,” J. Mahajana Inf., vol. 3, no. 2, p. 3, 2018.

D. Marlina, N. Lina, A. Fernando, and A. Ramadhan, “Implementasi Algoritma K-Medoids dan K-Means untuk Pengelompokkan Wilayah Sebaran Cacat pada Anak,” J. CoreIT J. Has. Penelit. Ilmu Komput. dan Teknol. Inf., vol. 4, no. 2, p. 64, 2018, doi: 10.24014/coreit.v4i2.4498.

R. Handoyo, R. Rumani M, and S. Michrandi Nasution, “Perbandingan Metode Clustering Menggunakan Metode Single Linkage Dan K - Means Pada Pengelompokan Dokumen,” J. SIFO Mikroskil, vol. 15, no. 2, pp. 73–82, Oct. 2014.

R. Puspitasari, “Analisis Faktor Penyebab Terjadinya Perubahan Pada Kontrak Lump Sum ( Studi Kasus : Proyek Apartment And Soho Ciputra World ) Naskah Publikasi,” 2016


Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2021 semanTIK

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.


Editor's Address :

Informatics Engineering Department of Halu Oleo University, Engineering Faculty Building 3rd Floor
H.E.A. Mokodompit Street, Bumi Tridharma Green Campus, Halu Oleo University

Telp. (0401) 3196237
Fax. (0401) 3195287
Website:http://ojs.uho.ac.id/index.php/semantik/index
E-mail: semantik.informatika@uho.ac.id