Penerapan Metode K-Medoids untuk Pengelompokan Mahasiswa Berpotensi Drop Out - Syamsul Bahri; Dwi Marisa Midyanti (Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer)
Drop out merupakan penghentian atau pemutusan hubungan studi mahasiswa di perguruan tinggi, hal ini disebabkan oleh beberapa hal yang telah ditentukan oleh universitas. Perguruan tinggi dapat membuat kebijakan guna meminimalkan jumlah mahasiswa drop out dengan mengidentifikasi mahasiswa yang berisiko di tahap awal pendidikan. Mahasiswa drop out dapat diprediksi melalui beberapa proses memperoleh pola atau pengetahuan dari kumpulan data yang disebut data mining. Data mining melakukan analisis data yang telah ada dalam basis data guna penyelesaian masalah. Analisis yang dilakukan salah satunya dengan metode clustering. Cara kerja clustering dengan mengelompokkan data atau objek ke dalam cluster (kelompok). Penelitian ini menerapkan K-Medoids untuk melakukan pengelompokan kategori mahasiswa berpotensi drop out. K-Medoids merupakan salah satu metode data mining yang dapat menyelesaikan permasalahan clustering. Pada algoritma ini representasi sebuah cluster menggunakan objek pada sekumpulan objek. Pengukuran hasil K-Medoids menggunakan Silhouette Coefficient yang berfungsi untuk mengevaluasi jarak kedekatan antar data dalam satu cluster. Setelah dilakukan clustering menggunakan algoritma K-Medoids didapatkan hasil evaluasi Silhouette Coefficient terbaik sebesar 0.39415227406014575 dengan jumlah cluster 2. Hasil cluster dari 389 data, didapat 3 atribut yang memiliki rentang nilai yang berbeda antar cluster yaitu IPK, IP Semester 1, dan Status Beasiswa, ketiga atribut ini menjadi penciri yang membedakan antar cluster.