EKSPLORASI ALGORITMA CLUSTERING: PENERAPAN ALGORITMA K-MEDOID (PAM) UNTUK MENGELOMPOKKAN MAHASISWA BERDASARKAN NILAI AKADEMIK

Tarbiyatun Nisa, Eka Rahmawati

Sari


Penelitian ini bertujuan untuk mengeksplorasi penerapan algoritma K-Medoid (Partitioning Around Medoids/PAM) dalam mengelompokkan mahasiswa berdasarkan nilai akademik yang meliputi nilai Tugas, UTS, dan UAS. Dataset yang digunakan merupakan Student Performance Dataset dari UCI Machine Learning Repository, dengan mengambil 20 data sebagai sampel dan menyesuaikan skala penilaian menjadi 0–100 agar sesuai dengan sistem penilaian perguruan tinggi di Indonesia. Proses penelitian meliputi perhitungan manual algoritma K-Medoid menggunakan Manhattan Distance, implementasi menggunakan bahasa pemrograman Python pada Google Colab dengan library scikit-learn-extra, serta evaluasi hasil clustering menggunakan Silhouette Score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma K-Medoid berhasil membentuk tiga kelompok mahasiswa berdasarkan tingkat prestasi akademik, yaitu kelompok prestasi tinggi, prestasi menengah, dan prestasi rendah. Penggunaan medoid sebagai pusat cluster menjadikan algoritma ini lebih robust terhadap data pencilan (outlier) dibandingkan algoritma K-Means, sehingga mampu menghasilkan pengelompokan yang lebih representatif. Visualisasi hasil clustering dalam bentuk grafik 3D juga menunjukkan pemisahan antarcluster yang cukup jelas. Dengan demikian, algoritma K-Medoid dapat menjadi salah satu metode yang efektif dalam membantu dosen atau institusi pendidikan melakukan analisis performa akademik mahasiswa sebagai dasar pengambilan keputusan dalam proses pembelajaran.

Kata Kunci— K-Medoid, Partitioning Around Medoids (PAM), Clustering, Data Mining, Student Performance, Nilai Akademik, Manhattan Distance.


Teks Lengkap:

PDF

Referensi


Andrea, R., & Nursobah. (2022). Penerapan Algoritma K-Medoids Untuk Pengelompokan Data Penerima Bantuan Uang Kuliah Tunggal Bagi Mahasiswa Terdampak Covid-19. BITS: Building of Informatics, Technology and Science, 3(4), 632-638.

Cortez, P., & Silva, A. M. G. (2008). Using data mining to predict secondary school student performance. Proceedings of 5th FUture BUsiness TEChnology Conference (FUBUTEC 2008), 5-12.

Han, J., Kamber, M., & Pei, J. (2011). Data Mining: Concepts and Techniques (3rd ed.). Morgan Kaufmann.

Scikit-Learn Extra Developers. (2023). KMedoids Documentation. GitHub Repository (scikit-learn-contrib).

R. E. Sorace, V. S. Reinhardt, and S. A. Vaughn, “High-speed digital-to-RF converter,” U.S. Patent 5 668 842, Sept. 16, 1997.

Arora, P., Deepali, & Varshney, S. (2016). Analysis of K-Means and K-Medoids Algorithm for Big Data. Procedia Computer Science, 78, 507–512.

Park, H. S., & Jun, C. H. (2009). A Simple and Fast Algorithm for K-Medoids Clustering. Expert Systems with Applications, 36(2), 3336–

Rousseeuw, P. J. (1987). Silhouettes: A Graphical Aid to the Interpretation and Validation of Cluster Analysis. Journal of Computational and Applied Mathematics, 20, 53–65.

Jain, A. K. (2010). Data Clustering: 50 Years Beyond K-Means. Pattern Recognition Letters, 31(8), 651–666.

Berkhin, P. (2006). A Survey of Clustering Data Mining Techniques. Springer.

Xu, D., & Tian, Y. (2015). A Comprehensive Survey of Clustering Algorithms. Annals of Data Science, 2(2), 165–193

Aggarwal, C. C., & Reddy, C. K. (2014). Data Clustering: Algorithms and Applications. CRC Press.

Romero, C., & Ventura, S. (2010). Educational Data Mining: A Review of the State of the Art. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics Part C, 40(6), 601–618.

Romero, C., & Ventura, S. (2013). Data Mining in Education. Wiley Interdisciplinary Reviews: Data Mining and Knowledge Discovery, 3(1), 12–27.

Bunkers, M. J., Miller, J. R., & DeGaetano, A.

T. (1996). Definition of Climate Regions in the Northern Plains Using an Objective Cluster Modification Technique. Journal of Climate, 9(1), 130–146.


Refbacks

  • Saat ini tidak ada refbacks.


EJECTS: Jurnal Computer, Technology, and Informations System

Gedung Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Darwan Ali, JL. Batu Berlian, No. 10, Sampit, Kabupaten Kotawaringin Timur, Provinsi Kalimantan Tengah, 74322

Creative Commons Licence
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.

View My Stats