Metode K-Means untuk Mengelompokkan Alumni Berdasarkan Waktu Mencari Pekerjaan
DOI:
https://doi.org/10.30595/sainteks.v16i1.7019Abstract
Alumni Universitas Muhammadiyah Purwokerto (UMP) sampai dengan tahun 2018 mencapai 31.178 alumni. Melalui alumni perguruan tinggi dapat melakukan perbaikan dan penyesuian kurikulum sesuai dengan kebutuhan dunia kerja. Tracer study menjadi upaya UMP untuk memperoleh data alumni dari semua tahun lulusan yang sudah disajikan dalam bentuk sistem informasi tracer study (tracer.ump.ac.id). Hasil dari tracer study dikelompokan berdasarkan waktu mencari kerja dengan menggunakan metode K-Means. Terdapat 3 kelompok yaitu: Sangat Baik, kelompok 2 yaitu Baik, Cukup dan Kurang dan kelompok 3 : Sangat Kurang. Sistem dibuat menggunakan bahasa pemrograman PHP dan MySQL sebagai sarana penyimpanan data. Pengujian sistem dilakukan dengan menguji sistem secara fungsionalitas dan pengujian penerapan metode K-Means. Dari hasil pengujian sistem yang dilakukan menunjukkan sistem dapat mengelompokkan data tracer study sebanyak 2.716 ke dalam 3 kelompok yang sudah ditentukan.
Kata Kunci: K-Means, Waktu Mencari Kerja, Tracer Study, Alumni
References
Badan Akreditasi Nasional Perguruan Tinggi, 2008, Buku VI Matriks Penilaian Instrumen Akreditasi Program Studi Sarjana, Jakarta.
Kemendikbud (Pusat Bahasa), Kamus Besar Bahasa Indonesia, https://kbbi.web.id/alumni.
Muflikhah, L., Ratnawati, D.E., dan Putri, R.R.M. 2018. Buku Ajar Data Mining. UB Press. Malang.
Prasetyo, E., 2012, Data Mining: Konsep dan Aplikasi Menggunakan MATLAB, Andi, Yogyakarta
Pressman, R.S. 2002. Rekayasa Perangkat Lunak: Pendekatan Praktisi (Buku Dua). Andi, Yogyakarta.
Witten, et al., 2012, Data Mining Practical Machine Learning Tools and Technique, 2nd edition, Morgan Kaufmann, San FaransiscoDownloads
Published
Issue
Section
License
Authors who publish with this journal agree to the following terms:
Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgement of the work's authorship and initial publication in this journal.
Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgement of its initial publication in this journal.
Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work (See The Effect of Open Access)
