Pengelompokan Mahasiswa Berdasarkan Pencapaian Prestasi Belajar dari Mata Kuliah yang Ditempuh Berbasis Web dengan K-Means Clustering

Abstract

Penelitian bertujuan (1) mengetahui cara merancang dan membangun aplikasi pengelompokan mahasiswa berdasarkan pencapaian prestasi belajar dari mata kuliah yang ditempuh berbasis Web dengan K-Means Clustering, (2) mengetahui hasil pengujian akurasi terhadap pengelompokan mahasiswa berdasarkan pencapaian prestasi belajar dari mata kuliah yang ditempuh berbasis Web dengan K-Means Clustering menggunakan Silhouette analysis. Metode yang digunakan adalah Research and Development dengan waterfall sebagai model pengembangan perangkat lunak yang terdiri dari tahapan analisis kebutuhan, desain sistem, implementasi logika, pengujian program, implementasi program.

Hasil dari penelitian ini 1) diketahui cara merancang dan membangun aplikasi adalah dengan menyiapkan data set yang diperlukan untuk diolah. Diperlukan juga database untuk menampung seluruh data set yang ada. Diperlukan juga adanya level pengguna dengan kombinasi pemanfatan fitur relasi tabel dalam database untuk membuat aplikasi yang dapat mengolah banyak data set yang berbeda, dan 2) hasil pengujian akurasi terhadap pengelompokan mahasiswa menggunakan Silhouette analysis dari data set yang dimiliki adalah (1) 100% untuk mata kuliah Kecerdasan Buatan. Dapat dikatakan tingkat perbedaan capaian nilai untuk untuk mata kuliah Kecerdasan Buatan oleh mahasiswa kontras, sehinggan dapat diterapkan metode tertentu untuk memperbaiki keadaan mahasiswanya. (2) mata kuliah Sistem Basis Data adalah 48%. Dapat dikatakan tingkat pemisahannya untuk mata kuliah Sistem Basis Data  tidak begitu terpaut jauh atau juga dapat dikatakan capaian nilai yang diperoleh mahasiswa lebih merata.