PENERAPAN ALGORITMA K-MEDOIDS DALAM PENENTUAN FAKTOR TERBESAR PEMILIHAN JURUSAN DI FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS HALU OLEO

Abstract

Menentukan perguruan tinggi dan jurusan yang tepat bukanlah persoalan yang mudah. Kurangnya informasi tentang fasilitas fakultas atau jurusan, lingkungan fakultas, jaminan kerja dari fakultas, biaya kuliah, dan promosi dapat menyebabkan calon mahasiswa salah dalam memilih jurusan sehingga mahasiswa tidak dapat mengikuti perkuliahan dengan baik karena tidak tertarik di bidang pilihannya, serta tidak dapat menyelesaikan perkuliahan dengan baik bahkan berujung pada Drop Out (DO). Permasalahan tersebut dapat diantisipasi oleh fakultas atau program studi dengan mengetahui faktor-faktor yang menentukan mahasiswa baru memilih jurusannya.  Penelitian ini mengimplementasikan metode data mining dengan algoritma K-Medoids Clustering untuk menentukan faktor terbesar sumber informasi pemilihan jurusan di Fakultas Teknik Universitas Halu Oleo. Dari hasil pengujian menunjukkan jumlah klaster yang terbaik adalah klaster 4 dengan nilai silhouette coefficien sebesar 0.23045321036704783 dan klaster yang paling buruk adalah klaster 3 dengan dengan nilai silhouette coefficient adalah 0.11000736495160417.Kata kunci; K-Medoids, Sumber Informasi, Perguruan Tinggi, Klasterisasi