Analisis Pengambilan Mata Kuliah Program Studi Teknik Informatika Universitas Atma Jaya Yogyakarta

Pertumbuhan jumlah data yang tersimpan di berbagai bidang pada saat ini secara terus menerus meningkat dengan pesat, sehingga mengakibatkan meningkatnya kebutuhan untuk memperoleh informasi yang lebih berupa pengetahuan (knowledge) dari sekumpulan data yang tersimpan. Untuk memperoleh informasi yang dibutuhkan dari sekumpulan data dengan volume data yang besar tidaklah mudah, dibutuhkan suatu metode untuk membantu menggali pengetahuan yang tersembunyi dan potensial. Dengan banyaknya jumlah alumni di program studi Teknik Informatika Universitas Atma Jaya Yogyakarta yang sudah lulus beberapa tahun terakhir, maka jumlah data tersedia juga dalam jumlah yang besar. Maka dengan pengolahan data mining dengan metode clustering K-means menjadi salah satu solusi untuk melakukan klasterisaasi terhadap data hasil studi milik alumni untuk memperoleh pengetahuan atau suatu pola yang menarik dari sekumpulan data dengan menggunakan RStudio. Hasil penelitian dengan clustering K-means, menghasilkan pengelompokkan dengan k=3. Karakteristik cluster 1 merupakan kelompok yang memiliki rata-rata nilai tinggi, cluster 2 merupakan kelompok yang memiliki rata-rata sedang dan cluster 3 memiliki rata-rata rendah. Pada setiap cluster, nilai yang tertinggi dari semua kategori adalah nilai di kategori mata kuliah pengembangan dan yang rendah adalah nilai di kategori kuantitatif. Sehingga dengan klasterisasi kmeans dapat memberikan informasi yang dibutuhkan oleh Kepala Program Studi Teknik Informatika Universitas Atma Jaya Yogyakart