Prediksi Nilai Akhir Matakuliah Mahasiswa Menggunakan Metode K-Means Clustering (Studi Kasus : Matakuliah Pemrograman Dasar)
DOI:
https://doi.org/10.25077/TEKNOSI.v9i2.2023.122-131Kata Kunci:
K-Means, Mahasiswa, Nilai Akhir, PrediksiAbstrak
Nilai akhir matakuliah merupakan salah satu komponen untuk kelulusan mahasiswa, selain mahasiswa dosen juga memiliki peran penting dalam hasil dari nilai akhir matakuliah mahasiswa. Tentunya diharapkan nilai akhir dari matakuliah yang diambil mahasiswa mendapatkan hasil yang maksimal. Dosen biasanya akan memberikan remedial bagi mahasiswa yang nilainya kurang dari standar kelulusan. Remedial biasanya akan diberikan setelah nilai akhir dikeluarkan. Remidial biasanya dilakukan berkali – kali sampai nilai akhir mahasiswa memenuhi standar dari perguruan tinggi. Tentunya proses remidial ini akan menghabiskan   banyak waktu bagi dosen dan mahasiswa, dengan mengetahui perkiraan nilai akhir mahasiswa dapat memahami sejauh mana pemahaman mereka terhadap materi dan sejauh mana mereka telah mencapai tujuan pembelajaran. Hal ini dapat membantu mereka mengidentifikasi area-area di mana mereka perlu meningkatkan pemahaman atau keterampilan mereka.Berdasarkan permasalahan ini peneliti melakukan penelitian untuk memprediksi nilai akhir matakuliah mahasiswa. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data mahasiswa yang mengambil matakuliah pemrograman dasar. Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah metode K-means clustering. Hasil dari prediksi menggunakan metode K-means clustering menunjukan tingkat Precision 86%, Recall 100%, akurasi 93%.Referensi
[1] N. Syamsiyah and I. Tofany, “Rancang Bangun Sistem Informasi Prediksi Pinjaman Pada Koperasi Panca Bhakti Bekasi Menggunakan Algoritma C4.5,†Jurnal Sains & Teknologi, vol. 9, no. 1, pp. 28–43, 2019. [2] I. Maulana and U. Rosalina, “Clustering Data Nilai Ujian Akhir Semester Menggunakan Algoritma Data Mining K-Means,†Periskop (Jurnal Sains dan Ilmu Pendidikan), vol. 1, no. 2, pp. 76–85, 2021. [3] V. Virtusena, A. Johar, and A. Wijanarko, “Pengelompokan Potensi Kelulusan Mahasiswa Fakultas Teknik Unib Menggunakan Algoritme K-Means (Studi Kasus: Fakultas Teknik Universitas Bengkulu),†2021. [Online]. Available: http://ejournal.unib.ac.id/index.php/rekursif/206 [4] Y. Christian and J. Jimmy, “Perancangan Model Predıksı Performa Akademık Mahasıswa Menggunakan Algorıtma K-Means Clusterıng (Studı Kasus: Unıversıtas Xyz),†Conference on Management, Business, Innovation, Education and Social Science, vol. 1, no. 1, pp. 643–644, 2021, [Online]. Available: https://journal.uib.ac.id/index.php/combines [5] M. S. Sungkar and M. T. Qurohman, “Penerapan Algoritma C5.0 Untuk Prediksi Kelulusan Pembelajaran Mahasiswa Pada Matakuliah Arsitektur Sistem Komputer,†JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, vol. 5, no. 3, p. 1166, Jul. 2021, doi: 10.30865/mib.v5i3.3116. [6] S. Suraya, M. Sholeh, and D. Andayati, “Penerapan Metode Clustering dengan Algoritma K-Means Pada Pengelompokan Indeks Prestasi Akademik Mahasiswa,†SKANIKA: Sistem Komputer dan Teknik Informatika, vol. 6, no. 1, pp. 51–60, 2023. [7] H. Priyatman, F. Sajid, and D. Haldivany, “Klasterisasi Menggunakan Algoritma K-Means Clustering untuk Memprediksi Waktu Kelulusan Mahasiswa,†Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika, vol. 5, no. 1, pp. 62–66, 2019. [8] A. Khaerunnisa, “Analisis Tingkat Kelulusan Mahasiswa di Unisba dengan menggunakan Algoritma K-Means Clustering,†Jurnal Riset Matematika, pp. 67–76, Jul. 2022, doi: 10.29313/jrm.v2i1.1018. [9] S. P. Nabila, N. Ulinnuha, and A. Yusuf, “Model Prediksi Kelulusan Tepat Waktu Dengan Metode Fuzzy C-Means Dan K-Nearest Neighbors Menggunakan Data Registrasi Mahasiswa,†Jurnal Ilmiah NERO, vol. 6, no. 1, pp. 38–46, 2021. [10] P. A. Ariawan, “Optimasi Pengelompokan Data Pada Metode K-means dengan Analisis Outlier,†Jurnal Nasional Teknologi dan Sistem Informasi, vol. 5, no. 2, pp. 88–95, Sep. 2019, doi: 10.25077/teknosi.v5i2.2019.88-95. [11] E. U. Wahyuningtyas, R. R. M. Putri, and S. Sutrisno, “Optimasi K-Means Untuk Clustering Dosen Berdasarkan Kinerja Akademik Menggunakan Algoritme Genetika Paralel,†Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, vol. 2, no. 8, pp. 2628–2635, 2018, [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id [12] D. Azzahra Nasution, H. H. Khotimah, and N. Chamidah, “Perbandingan Normalisasi Data Untuk Klasifikasi Wine Menggunakan Algoritma K-Nn,†Journal of Computer Engineering System and Science, vol. 4, no. 1, pp. 2502–7131, 2019. [13] J. Han, M. Kamber, and J. Pei, Data Mining: Concepts and Techniques. 2012. doi: 10.1016/B978-0-12-381479-1.00001-0. [14] A. F. Khairati, A. A. Adlina, G. F. Hertono, and B. D. Handari, “Kajian Indeks Validitas pada Algoritma K-Means Enhanced dan K-Means MMCA,†Prosiding Seminar Nasional Matematika, vol. 2, pp. 161–170, 2019, [Online]. Available: https://journal.unnes.ac.id/sju/index.php/prisma [15] C. Purnamaningsih, R. Saptono, and A. Aziz, “Pemanfaatan Metode K-Means Clustering dalam Penentuan Penjurusan Siswa SMA,†Jurnal Teknologi & Informasi ITSmart, vol. 3, no. 1, p. 27, Aug. 2016, doi: 10.20961/its.v3i1.644. [16] R. M. Sagala, “Prediksi Kelulusan Mahasiswa Menggunakan Data mining Algoritma K-means.â€
Unduhan
Telah diserahkan
Diterima
Diterbitkan
Cara Mengutip
Terbitan
Bagian
Lisensi
Hak cipta untuk artikel ini ditransfer ke Jurnal Nasional Teknologi dan Sistem Informasi (TEKNOSI) jika dan ketika artikel diterima untuk publikasi. Yang bertanda tangan di bawah ini dengan ini mentransfer setiap dan semua hak di dalam dan ke kertas termasuk tanpa batasan semua hak cipta untuk TEKNOSI. Yang bertanda tangan di bawah ini dengan ini menyatakan dan menjamin bahwa makalah tersebut asli dan bahwa ia adalah pembuat makalah, kecuali untuk bahan yang secara jelas diidentifikasi sebagai sumber aslinya, dengan pemberitahuan izin dari pemilik hak cipta jika diperlukan. Yang bertanda tangan di bawah ini menyatakan bahwa ia memiliki kekuatan dan wewenang untuk membuat dan melaksanakan penugasan ini.
Kami menyatakan bahwa:
- Makalah ini belum diterbitkan dalam bentuk yang sama di tempat lain.
- Makalah ini tidak akan dikirimkan di tempat lain untuk publikasi sebelum penerimaan/penolakan oleh Jurnal ini
- Izin hak cipta diperoleh untuk materi yang diterbitkan di tempat lain dan yang memerlukan izin ini untuk reproduksi.
Selanjutnya, Saya/kami dengan ini mentransfer hak publikasi yang tidak terbatas dari makalah yang disebutkan di atas secara keseluruhan kepada TEKNOSI. Transfer hak cipta mencakup hak untuk mereproduksi dan mendistribusikan artikel, termasuk cetak ulang, terjemahan, reproduksi foto, mikroform, bentuk elektronik (offline, online) atau reproduksi lain yang serupa.
Penulis yang sesuai menandatangani dan menerima tanggung jawab untuk merilis materi ini atas nama setiap dan semua penulis bersama. Perjanjian ini harus ditandatangani oleh setidaknya salah satu penulis yang telah memperoleh persetujuan dari rekan penulis jika berlaku. Setelah pengajuan perjanjian ini ditandatangani oleh penulis yang sesuai, perubahan kepengarangan atau dalam urutan penulis yang tercantum tidak akan diterima.
Hak / Syarat dan Ketentuan yang dipertahankan :
- Penulis memiliki semua hak kepemilikan dalam setiap proses, prosedur, atau artikel manufaktur yang dijelaskan dalam Karya ini.
- Penulis dapat mereproduksi atau mengotorisasi orang lain untuk mereproduksi karya ini atau karya turunannya untuk penggunaan pribadi penulis atau untuk penggunaan perusahaan, dengan ketentuan bahwa sumber dan menyatakan hak cipta dimiliki TEKNOSI, salinan tidak digunakan dengan cara apa pun yang menyiratkan pengesahan TEKNOSI atas suatu produk atau layanan dari pihak mana pun, dan salinannya sendiri tidak ditawarkan untuk dijual.
- Meskipun penulis diizinkan untuk menggunakan kembali semua atau sebagian dari karya ini dalam karya lain, ini tidak termasuk mengabulkan permintaan pihak ketiga untuk mencetak ulang, menerbitkan ulang, atau jenis penggunaan ulang lainnya.
This work is licensed under a 