Implementasi Data Mining Terhadap Prestasi Belajar Mahasiswa Berdasarkan Pergaulan dan Sosial Ekonomi Dengan Algoritma K-Means Clustering

Abstract

Perkembangan teknologi informasi saat ini memungkinkan data dapat disimpan dalam bentuk digital. Pada Perguruan Tinggi jumlah mahasiswa akan terus bertambah seiring berjalannya waktu yang menyebabkan data yang tersimpan terutama data yang berhubungan dengan akademik mahasiswa akan terus bertambah. Data mining merupakan kegiatan yang bertujuan untuk menggali informasi dari tumpukan data yang besar. Data mining merupakan proses analisis data menggunakan perangkat lunak untuk menemukan pola atau aturan tertentu dari sejumlah data dalam jumlah besar yang diharapkan dapat menemukan pengetahuan guna mendukung keputusan. Teknik Data mining yang digunakan dalam penelitian ini adalah teknik clustering atau dengan Algoritma K-Means Clustering dalam proses pengklasifikasian data yang berhubungan dengan akademik mahasiswa untuk dapat mengetahui prestasi dan minat belajar dari mahasiswa yang ada dalam perguruan tinggi. Penelitian ini akan menghasilkan sebuah model yang dapat digunakan untuk melakukan pengelompokan mahasiswa berdasarkan minat belajarnya sehingga dapat terdeteksi mahasiswa yang bergaul dengan teman yang lebih mengutamakan belajar dan juga dengan status ekonomi yang baik ternyata dapat meningkatkan prestasi belajar mahasiswa.