Sistem Prediksi Jumlah Kelulusan Tepat Waktu Menggunakan Algoritma K-Means Clustering

Peneliti

Tati Harihayati Mardzuki, S.T, M.T Riani Lubis, S.T, M.T

Deskripsi/Abstrak

Mahasiswa merupakan peserta didik yang terdaftar dan menuntut ilmu di sebuah perguruan tinggi. Ketepatan dalam kelulusan mahasiswa di sebuah program studi menjadi hal yang perlu diperhatikan terutama saat akreditasi. Mahasiswa S-1 dikatakan lulus tepat waktu jika dapat menyelesaikan pendidikan sarjananya tidak lebih dari empat tahun, tapi kenyataannya beberapa mahasiswa dalam menyelesaikan pendidikannya lebih dari empat tahun. Oleh karena itu dengan adanya sistem prediksi kelulusan tepat waktu ini diharapkan dapat memberikan informasi kepada pihak struktural di program studi (KaProdi) mengenai prediksi jumlah mahasiswa yang akan lulus tepat waktu di semester delapan nantinya, sehingga jika jumlahnya tidah sesuai dengan yang diharapkan dapat diambil keputusan/kebijakan sedini mungkin. Metode yang digunakan untuk memprediksi jumlah mahasiswa yang lulus tepat waktu menggunakan algoritma K-Means Clustering. Algoritma K-Means Clustering dalam penelitian ini akan mengelompokan data mahasiswa dari semester satu sampai semester enam (mahasiswa angkatan tahun 2020) dalam bentuk satu/lebih cluster (kelompok), sehingga nantinya akan menampilkan prediksi jumlah mahasiswa yang lulus tepat waktu dan jumah mahasiswa yang lulus tidak tepat waktu di semester delapan nanti. Pengumpulan data dilakukan dengan cara observasi secara langsung ke obyek penelitian. Tujuan penelitian ini diharapkan dapat memberikan informasi mengenai estimasi jumlah mahasiswa yang akan lulus tepat waktu, sehingga KaProdi dapat mengambil keputusan untuk menentukan solusi yang tepat jika hasil prediksi jumlah mahasiswa yang lulus tepat waktu belum sesuai dengan yang diharapkan. Selain itu hasil penelitian ini dapat dijadikan contoh penerapan algoritma K-Means dalam mata kuliah Sistem Pendukung Keputusan yang diampu oleh peneliti.