| dc.description.abstract | Teknologi digital telah menghasilkan data akademik mahasiswa dalam jumlah besar, namun pemanfaatannya di lingkungan perguruan tinggi masih terbatas. Penelitian ini bertujuan menerapkan algoritma K-Means clustering untuk mengelompokkan mahasiswa Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Ibrahimy berdasarkan capaian nilai akademik. Data yang digunakan mencakup seluruh 56 mata kuliah yang diajarkan pada Program Studi Sistem Informasi, sehingga memberikan gambaran yang lebih komprehensif terhadap performa akademik mahasiswa.
Metode penelitian yang digunakan adalah pendekatan kuantitatif dengan teknik data mining, khususnya algoritma K-Means. Proses analisis dilakukan melalui perhitungan manual menggunakan Microsoft Excel serta implementasi sistem berbasis web menggunakan framework Streamlit. Sistem ini dilengkapi fitur pemilihan jumlah cluster, pemilihan centroid awal secara manual maupun otomatis, serta visualisasi hasil clustering dalam bentuk tabel dan grafik interaktif.
Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma K-Means berhasil mengelompokkan mahasiswa ke dalam tiga cluster utama, yaitu kelompok spesialis teknis, kelompok pencapaian merata, dan kelompok teknolog bisnis. Proses iterasi berhenti pada iterasi ke-4, di mana komposisi cluster mencapai konvergensi dan stabil. Implementasi sistem berbasis web memudahkan dosen dan pihak fakultas dalam melakukan analisis nilai mahasiswa secara cepat, transparan, dan interaktif.
Kesimpulannya penerapan algoritma K-Means clustering efektif dalam menemukan pola pengelompokan mahasiswa berdasarkan nilai akademik serta dapat mendukung proses evaluasi akademik dan pengambilan keputusan di tingkat fakultas. | en_US |
