Klasifikasi Data Penerimaan Mahasiswa Baru Pada Universitas Bina Darma Menggunakan Algoritma K-Means Clustering - Udariansyah, Devi; Ibrahim, Deny Rahmat (Jurnal Pendidikan dan Konseling (JPDK), 2022)
Tujuan dari penelitian ini adalah mengelompokkan data mahasiswa baru tahun 2019 sampai dengan 2021 pada Univesitas Bina Darma dengan memanfaatkan proses data mining dengan menggunakan algoritma K-means clustering. implemetasi menggunakan software Rapidminer digunakan untuk membantu menemukan nilai yang akurat. dalam mengerjakan penelitian ini penulis menggunakan 3 attribut dalam mengelompokkan data terdiri dari nama sekolah, daerah sekolah, jenis kelamin. Jenis pengambilan data yang digunakan menggunakan data sekunder. Metode analisis kebutuhan data yang digunakan penulis menggunakan tahap knowledge discovery-in data base (KDD). Cluster mahasiswa yang terbentuk adalah tiga cluster, dengan cluster pertama 897 items,cluster kedua 2054 items dan cluster ketiga berjumlah 389 items. Hasil dari penelitian ini digunakan sebagai salah satu dasar pengambilan keputusan dalam menentukan strategi mempromosikan Universitas Bina Darma di masing-masing daerah. Berdasarkan hasil cluster algoritma k-means dapat dilihat nama sekolah dan daerah sekolah mana saja yang mendaftar di Universitas Bina Darma Palembang.