Abstract:Abstract: The assessment of PKH employees in Batu Bara Regency still requires an objective and measurable evaluation process to support performance decisions. Manual assessment can cause subjectivity and take more time,…
especially when several criteria must be considered. This study aims to apply the Simple Additive Weighting (SAW) method to the PKH employee assessment system in Batu Bara Regency. The criteria used in this assessment are attendance, teamwork, responsibility, communication, and length of service. The SAW method is applied by determining criteria weights, converting employee values, normalizing the decision matrix, and calculating preference values to obtain the final ranking. The results show that alternative A1, Rahmi Rizkya, obtained the highest score of 0.9504 and ranked first, while alternative A5, Toni Syahpradanadaely, obtained the lowest score of 0.4831. Based on these results, the SAW method can help the employee assessment process become more objective, structured, and useful as a reference for evaluating PKH employee performance.
Keywords: decision support system; PKH employee; simple additive weighting
Abstrak: Penilaian pegawai PKH Kabupaten Batu Bara membutuhkan proses evaluasi yang objektif dan terukur untuk mendukung pengambilan keputusan terhadap kinerja pegawai. Penilaian yang masih dilakukan secara manual dapat menimbulkan subjektivitas dan membutuhkan waktu lebih lama, terutama jika penilaian melibatkan beberapa kriteria. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan metode Simple Additive Weighting (SAW) pada sistem penilaian pegawai PKH Kabupaten Batu Bara. Kriteria yang digunakan dalam penilaian meliputi kehadiran, kerja sama tim, tanggung jawab, komunikasi, dan masa kerja. Metode SAW diterapkan melalui penentuan bobot kriteria, konversi nilai pegawai, normalisasi matriks keputusan, serta perhitungan nilai preferensi untuk memperoleh hasil perankingan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa alternatif A1 atas nama Rahmi Rizkya memperoleh nilai tertinggi sebesar 0,9504 dan menempati peringkat pertama, sedangkan alternatif A5 atas nama Toni Syahpradanadaely memperoleh nilai terendah sebesar 0,4831. Berdasarkan hasil tersebut, metode SAW dapat membantu proses penilaian pegawai menjadi lebih objektif, terstruktur, dan dapat dijadikan acuan dalam evaluasi kinerja pegawai PKH.
Kata kunci: pegawai PKH; simple additive weighting; sistem pendukung keputusan
Abstract:Abstract: Student graduation is an urgent matter that is an indicator of the success of a university in producing its learning output. Several factors influence student graduation such as GPA, attendance, late taking credits,…
dits, and lack of student involvement in academic activities. The urgency of this research, universities need a method that is able to predict student graduation early so that it can provide academic intervention to students who have the potential to experience delays or fail to graduate. However, limited access to real academic data is often an obstacle in the development of predictive models, Therefore, this study aims to implement the XGBoost algorithm to predict student graduation based on several academic variables, namely the Cumulative Grade Point Average (GPA), the number of credits taken, the percentage of attendance, and the average grade of students. Model training using the XGBoost algorithm using a simulation dataset of 500 students who are labeled as graduating into two classes, namely passed and failed. The results of the study showed that the classification performance was very good with an accuracy value of 99.6%, Precision 99.7%, recall 99.4%.
Keywords: xgboost algorithm; data mining; student graduation
Abstrak: Kelulusan mahasiswa merupakan hal urgensi yang menjadi indikator keberhasilan sebuah perguruan tinggi dalam menghasilkan output pembelajarannya. Beberapa Faktor yang mempengaruhi kelulusan mahasiswa seperti IPK, kehadiran, keterlambatan pengambilan SKS, serta kurangnya keterlibatan mahasiswa dalam aktifitas akademik. Yang menjadi urgensi penelitian ini, Perguruan tinggi memerlukan suatu metode yang mampu memprediksi kelulusan mahasiswa secara dini sehingga dapat memberikan intervensi akademik kepada mahasiswa yang berpotensi mengalami keterlambatan atau tidak lulus. Namun, keterbatasan akses terhadap data akademik riil sering menjadi kendala dalam pengembangan model prediksi, Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan mengimplementasikan algoritma XGBoost untuk memprediksi kelulusan mahasiswa berdasarkan beberapa variabel akademik, yaitu Indeks Prestasi Kumulatif (IPK), jumlah SKS yang ditempuh, persentase kehadiran, dan nilai rata-rata mahasiswa. Pelatihan model menggunakan algoritma XGBoost dengan menggunakan dataset simulasi 500 mahasiswa yang diberi label kelulusan menjadi dua kelas yaitu lulus dan tidak lulus. Hasil penelitian menunjukan bahwa performance klasifikasi yang sangat baik dengan nilai accurasi sebesar 99,6%, Precision 99,7%, recall 99,4%.
Kata kunci: algoritma xgbosst; kelulusan mahasiswa; penambangan data
Abstract:Abstract: Dazry Harapan Household Industry (IRT) is an SME in Jambi City specializing in the production of laundry perfume and previously relied on manual record-keeping using notebooks. This conventional method created…
several issues, including frequent stock recording errors, difficulties in preparing financial reports, delays in identifying minimum stock levels, and the absence of structured historical data. This study aims to develop a web-based digital recording system to improve efficiency, accuracy, and transparency in inventory management. The system was developed using the Agile (Scrum) methodology through three sprints covering the creation of login modules, stock and transaction recording, reporting, minimum-stock notifications, and interface refinement. System design was formulated using use case diagrams, flowcharts, database modeling, and interface prototypes based on the Laravel framework. User Acceptance Testing (UAT) demonstrated high user satisfaction, with 90% of respondents stating that the system is easy to use, 85% reporting faster administrative processes, and 95% acknowledging improved reporting accuracy. The system also increased recording efficiency by 66%—from 3 minutes to 1 minute per transaction—and reduced stock recording errors from 15% to 2% per month. The results indicate that implementing a web-based digital recording system significantly enhances the operational performance of SMEs.
Keywords: SMEs, digital recording system, Agile, inventory management, Laravel.
Abstrak: Industri Rumah Tangga (IRT) Dazry Harapan merupakan UMKM di Kota Jambi yang bergerak pada produksi parfum laundry dan masih menggunakan sistem pencatatan manual berbasis buku tulis. Metode konvensional tersebut menimbulkan berbagai permasalahan, seperti tingginya kesalahan pencatatan stok, hambatan dalam penyusunan laporan keuangan, keterlambatan identifikasi stok minimum, serta ketiadaan rekap data historis yang terstruktur. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem pencatatan digital berbasis web untuk meningkatkan efisiensi, akurasi, dan transparansi manajemen persediaan. Pengembangan dilakukan menggunakan metode Agile (Scrum) melalui tiga sprint yang mencakup pembangunan modul login, pencatatan stok, transaksi, laporan, notifikasi stok minimum, serta penyempurnaan antarmuka. Desain sistem dirumuskan menggunakan use case diagram, flowchart, perancangan database, dan prototipe antarmuka berbasis Laravel. Hasil pengujian melalui User Acceptance Test (UAT) menunjukkan tingkat penerimaan pengguna yang tinggi, yaitu 90% menilai sistem mudah digunakan, 85% merasakan percepatan proses pencatatan, dan 95% menilai laporan yang dihasilkan lebih akurat. Efisiensi waktu pencatatan meningkat sebesar 66%, dari 3 menit menjadi 1 menit per transaksi, sedangkan tingkat kesalahan pencatatan menurun dari 15% menjadi 2% per bulan. Penelitian ini membuktikan bahwa implementasi sistem pencatatan digital berbasis web mampu meningkatkan kualitas operasional UMKM secara signifikan.
Kata kunci: UMKM; sistem pencatatan digital; Agile; manajemen stok; Laravel;
Abstract:Abstract: Digital banking has brought various innovations in financial services, one of which is Blu Deposito by BCA Digital. However, the adoption rate of digital deposit services is still relatively low compared to digital…
ital payment services. This study aims to identify and analyze the factors that influence customers' intentions and actual behavior in using Blu Deposito with reference to the Technology Acceptance Model (TAM). This study aims to analyze the factors that influence customers' intentions and actual behavior in adopting Blu Deposito using the Technology Acceptance Model (TAM) framework. Data was collected through a Google Form questionnaire from 54 customers at one BCA branch and analyzed using SPSS through validity and reliability tests, descriptive analysis, and multiple regression. The results show that Behavioral Intention (BI)is significantly influenced by Perceived Ease of Use (PEOU), Perceived Usefulness (PU), and Attitude Toward Using (ATU), with PEOU as the most dominant factor. In addition, BI has a significant effect on Actual System Use (AU), which confirms the relevance of applying the TAM model in the context of digital deposit products. These findings indicate that ease of use plays a greater role than financial benefits in encouraging users to adopt Blu Deposits. This study contributes to the understanding of digital deposit adoption and provides managerial insights to improve the usability and user engagement of digital banking services.
Keywords: actual system use; attitude toward using; behavioral intention; perceived ease of use; perceived usefulness; technology acceptance model
Abstrak: Perbankan digital telah menghadirkan berbagai inovasi dalam layanan keuangan, salah satunya Blu Deposito oleh BCA Digital. Meskipun demikian, tingkat adopsi terhadap layanan deposito digital masih relatif rendah dibandingkan dengan layanan pembayaran digital. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi dan menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi niat serta perilaku aktual nasabah dalam menggunakan Blu Deposito dengan mengacu pada kerangka Technology Acceptance Model (TAM). Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi niat dan perilaku aktual nasabah dalam mengadopsi Blu Deposito dengan menggunakan kerangka Technology Acceptance Model (TAM). Data dikumpulkan melalui kuesioner Google Form dari 54 nasabah di satu cabang BCA dan dianalisis menggunakan SPSS melalui uji validitas, reliabilitas, analisis deskriptif, dan regresi berganda. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Behavioral Intention (BI) dipengaruhi secara signifikan oleh Perceived Ease of Use (PEOU), Perceived Usefulness (PU), dan Attitude Toward Using (ATU), dengan PEOU sebagai faktor paling dominan. Selain itu, BI berpengaruh signifikan terhadap Actual System Use (AU), yang menegaskan relevansi penerapan model TAM pada konteks produk deposito digital. Temuan ini menunjukkan bahwa kemudahan penggunaan memiliki peran lebih besar dibandingkan manfaat finansial dalam mendorong pengguna untuk mengadopsi Blu Deposito. Penelitian ini berkontribusi terhadap pemahaman adopsi deposito digital serta memberikan wawasan manajerial untuk meningkatkan kegunaan dan keterlibatan pengguna pada layanan perbankan digital.
Kata kunci: actual system use; attitude toward using; behavioral intention; perceived ease of use; perceived usefulness; technology acceptance model
Abstract:Abstract: SMP Muhammadiyah 5 Samarinda still relies on manual evaluation with limited data analysis tools in predicting student academic achievement. This study aims develop a system for predicting the learning achievement…
nt of students at SMP Muhammadiyah 5 Samarinda using the Naive Bayes classification method. The dataset used consists of 192 student exam scores covering academic scores, attendance, parents’ education and income, and living conditions as independent variables, while the dependent variable is the achievement label (achieved or not achieved). The preprocessing stage includes label normalization, feature selection, and median imputation to handle missing data. The dataset was divided into 75% training data and 25%. The model was implemented as a pipeline consisting of a median imputer and a Gaussian Naive Bayes classifier. The evaluation results showed that the model achieved an accuracy of 79.2%, with a perfect recall value (1.00) in the high-achieving class and (0.64) in the low-achieving class. This shows that the model is quite effective in identifying high-achieving students. The trained model was then integrated into a Flask-based web application, which enables online predictions through a simple form interface, facilitating contextual interpretation. This system is expected to assist in educational decision-making by helping teachers identify students’ achievement levels early on and design more targeted learning interventions.
Keywords: academic performance; educational data mining; naive bayes; prediction system; student achievement
Abstrak: SMP Muhammadiyah 5 Samarinda masih bergantung pada evaluasi manual dengan alat analisis data terbatas dalam melakukan prediksi prestasi akademik siswa. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem prediksi prestasi belajar siswa SMP Muhammadiyah 5 Samarinda menggunakan metode klasifikasi Naive Bayes. Dataset yang digunakan terdiri atas 192 data nilai ujian siswa yang mencakup skor akademik, kehadiran, pendidikan dan pendapatan orang tua, serta kondisi tempat tinggal sebagai variabel independen, sedangkan variabel dependen berupa label prestasi (berprestasi atau tidak berprestasi). Tahap preprocessing meliputi normalisasi label, seleksi fitur, serta imputasi median untuk menangani data yang hilang. Dataset dibagi menjadi 75% data latih dan 25%. Model diimplementasikan dalam bentuk pipeline yang terdiri atas median imputer dan Gaussian Naive Bayes classifier. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model mencapai akurasi sebesar 79,2%, dengan nilai recall sempurna (1,00) pada kelas berprestasi dan lebih rendah (0,64) pada kelas tidak berprestasi. Hal ini menunjukkan bahwa model cukup efektif dalam mengidentifikasi siswa berprestasi. Model yang telah dilatih kemudian diintegrasikan ke dalam aplikasi web berbasis Flask, yang memungkinkan prediksi secara daring melalui antarmuka formulir sederhana untuk mendukung interpretasi kontekstual. Sistem ini diharapkan dapat membantu untuk pengambilan keputusan dalam pendidikan dengan membantu guru mengidentifikasi tingkat prestasi siswa sejak dini dan merancang intervensi pembelajaran yang lebih terarah.
Kata kunci: prestasi akademik; penambangan data Pendidikan; naive bayes; sistem prediksi; prestasi siswa
Abstract:Abstract: The online exam system is used to evaluate student learning, but it has some limitations. Therefore, it is necessary to research the user satisfaction of the system. This study aims to assess user satisfaction…
using the End User Computing Satisfaction (EUCS), Importance Performance Analysis (IPA), and Customer Satisfaction Index (CSI) methods. The results showed that three dimensions, namely, accuracy, ease of use, and timeliness significantly affected user satisfaction, while content and format did not have a significant effect. IPA analysis shows the majority of attributes (12 attributes) are in quadrant II, which indicates moderate satisfaction, 11 attributes in quadrant III, one attribute in quadrant I, and three attributes in quadrant IV. CSI concluded that the online exam system provides satisfactory service with a score of 77.54%.
Keywords: csi; eucs; ipa; online exam system; user satisfaction
Abstrak: Sistem ujian online digunakan untuk mengevaluasi pembelajaran mahasiswa, tetapi sistem ini memiliki beberapa keterbatasan. Karena itulah perlu penelitian kepuasan pengguna sistem tersebut. Penelitian ini bertujuan menilai kepuasan pengguna dengan menggunakan metode End User Computing Satisfaction (EUCS), Importance Performance Analisys (IPA), dan Customer Satisfaction Index (CSI). Hasil riset menunjukkan tiga dimensi yaitu, akurasi, kemudahan penggunaan, dan ketepatan waktu signifikan mempengaruhi kepuasan pengguna, sementara konten dan format tidak berpengaruh signifikan. Analisis IPA menunjukkan mayoritas atribut (12 atribut) berada di kuadran II, yang mengindikasikan kepuasan sedang, 11 atribut di kuadran III, satu atribut di kuadran I, dan tiga atribut di kuadran IV. CSI menyimpulkan sistem ujian online memberikan layanan yang memuaskan dengan skor 77,54%.
Kata kunci: csi; eucs; ipa; kepuasan pengguna; sistem ujian online
Abstract:Abstract: Program Indonesia Pintar (PIP) is government assistance program aimed at supporting the education of underprivileged students. However, some PIP fund recipients are misallocated, with aid given to students who…
do not fully meet the eligibility criteria, while those in greater need don’t receive it, including at SDN 014672 Tanjung Alam, Asahan Regency, North Sumatra Province. Based on this issue, a structured system is needed. The purpose of this study is to construct decision support systems for determining PIP fund recipients using Additive Ratio Assessment (ARAS) method. Data was collected using questionnaires, documentation, and observation techniques. Respondents consisted of 8 students from SDN 014672 Tanjung Alam. Criteria include number of dependents, homeownership status, attendance rate, and students final grades. System was developed using CodeIgniter 3 as framework, MySQL as database software, and InnoDB as database engine. ARAS method was applied to rank available alternatives. Based on calculations, first rank was obtained by alternative 6 (Malika Hendra As-Syifa), second rank by alternative 7 (Mutia Indah Sari), and third rank by alternative 8 (Rafa Kavindra). This study is expected to be further developed by applying other DSS methods, performing regular system maintenance, and integrating system with school data to improve accuracy and usability.
Keywords: additive ratio assessment; decision support system; smart indonesia program.
Abstrak: Program Indonesia Pintar (PIP) merupakan bantuan pemerintah untuk mendukung pendidikan siswa kurang mampu. Namun, masih ditemukan penerima anggaran PIP yang kurang tepat sasaran, di mana bantuan diberikan kepada siswa yang kurang memenuhi kriteria, sementara siswa yang lebih membutuhkan tidak menerimanya, termasuk di SDN 014672 Tanjung Alam, Kabupaten Asahan, Provinsi Sumatera Utara. Berdasarkan permasalahan tersebut, dibutuhkan sebuah sistem terstruktur. Tujuan penelitian ini untuk membangun sistem pendukung keputusan penetapan pemeroleh anggaran PIP menggunakan metode Additive Ratio Assessment (ARAS). Data dikumpulkan dengan teknik angket, dokumentasi, dan observasi. Responden adalah 8 siswa SDN 014672 Tanjung Alam. Kriteria meliputi jumlah tanggungan orang tua, status kepemilikan rumah, tingkat kehadiran, dan nilai akhir siswa. Sistem dirancang menggunakan CodeIgniter 3 sebagai framework, MySQL sebagai database software, dan InnoDB sebagai database engine. Perhitungan dengan metode ARAS digunakan untuk merangking alternatif yang ada. Berdasarkan perhitungan yang dilakukan, peringkat pertama diperoleh oleh alternatif 6 yakni Malika Hendra As-Syifa, peringkat kedua diperoleh oleh alternatif 7 yakni Mutia Indah sari, dan peringkat ketiga diperoleh oleh alternatif 8 yakni Rafa Kavindra. Penelitian ini diharapkan dapat dikembangkan lebih lanjut dengan menerapkan metode Sistem Pendukung Keputusan (SPK) lainnya, melakukan pemeliharaan sistem secara berkala, serta mengintegrasikan sistem dengan data sekolah untuk meningkatkan keakuratan dan kemudahan penggunaan.
Kata kunci: additive ratio assessment; program indonesia pintar; sistem pendukung keputusan
Abstract:Abstract: Secondary education plays an important role in shaping students' academic, social, and emotional skills and preparing them for further education or entering the workforce. One important aspect of education is the…
he application of discipline through sanctions for violations of school rules. SMA Negeri 1 Kisaran currently still uses a manual system in recording and imposing sanctions, which is prone to errors, data loss, and is less efficient in decision making. This study aims to propose the implementation of a decision support system based on the Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) method to determine more objective and transparent sanctions. The results of the application of the TOPSIS method in the process of determining objective sanctions for students at SMA Negeri 1 Kisaran are based on factors such as attendance, neatness, diligence, and student behavior, resulting in more accurate and systematic decisions. This study shows that the application of the TOPSIS method increases efficiency in determining sanctions for students and supports a fairer and data-based coaching process in schools.
Keywords: decision support system; discipline; sanctions; TOPSIS.
Abstrak: Pendidikan menengah memiliki peran penting dalam membentuk keterampilan akademik, sosial, dan emosional peserta didik serta mempersiapkan mereka untuk pendidikan lebih lanjut atau masuk ke dunia kerja. Salah satu aspek penting dalam pendidikan adalah penerapan disiplin melalui sanksi terhadap pelanggaran aturan sekolah. SMA Negeri 1 Kisaran saat ini masih menggunakan sistem manual dalam pencatatan dan pemberian sanksi, yang rentan terhadap kesalahan, kehilangan data, serta kurang efisien dalam pengambilan keputusan. Penelitian ini bertujuan mengusulkan penerapan sistem pendukung keputusan berbasis metode Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) untuk menentukan sanksi yang lebih objektif dan transparan. Hasil dari penerapan metode TOPSIS dalam proses penentuan sanksi objektif pada peserta didik di SMA Negeri 1 Kisaran didasarkan pada faktor-faktor seperti kehadiran, kerapian, kerajinan, serta kelakuan siswa, sehingga menghasilkan keputusan yang lebih akurat dan sistematis. Studi ini menunjukkan bahwa penerapan metode TOPSIS meningkatkan efisiensi dalam menentukan sanksi bagi siswa serta mendukung proses pembinaan yang lebih adil dan berbasis data di sekolah.
Kata kunci: kedisiplinan; sanksi; sistem pendukung keputusan; TOPSIS.
Abstract:Abstract: This research aims to optimize the provision of incentives to employees (sales team) in a company using a multi-criteria approach. Many companies face challenges in determining criteria and mechanisms for providing…
ding incentives that are effective and fair to improve work performance and motivation. The multi-criteria approach used is Multi-Attribute Utility Theory (MAUT) which can assess various aspects of employee performance comprehensively and objectively. Factors considered include productivity, quality of work, attendance, innovation and overall turnover. The research results show that the multi-criteria approach provides a more comprehensive and accurate assessment, so that companies can develop a more transparent and effective incentive system. Implementation of this approach is expected to increase employee motivation and productivity, help companies achieve their business goals more efficiently, and provide long-term benefits in the form of increased employee loyalty and competitiveness in the field.
Keywords: optimization; incentives; multi criteria; maut method
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengoptimalkan pemberian insentif kepada karyawan (tim sales) di sebuah perusahaan dengan menggunakan pendekatan multikriteria. Banyak perusahaan menghadapi tantangan dalam menentukan kriteria dan mekanisme pemberian insentif yang efektif dan adil untuk meningkatkan kinerja dan motivasi kerja. Pendekatan multikriteria yang digunakan adalah Multi-Attribute Utility Theory (MAUT) dapat mengevaluasi berbagai aspek kinerja karyawan secara menyeluruh dan objektif. Faktor-faktor yang dipertimbangkan meliputi produktivitas, kualitas kerja, kehadiran, inovasi dan omset keseluruhan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pendekatan multikriteria memberikan penilaian yang lebih komprehensif dan akurat, sehingga perusahaan dapat mengembangkan sistem insentif yang lebih transparan dan efektif. Implementasi pendekatan ini diharapkan dapat meningkatkan motivasi dan produktivitas karyawan, membantu perusahaan mencapai tujuan bisnisnya dengan lebih efisien, serta memberikan manfaat jangka panjang berupa peningkatan loyalitas karyawan dan daya saing di lapangan.
Kata kunci: optimalisasi; insentif; multi kriteria; metode maut
Abstract:Abstract: Clustering methods such as K-Means and K-Medoids are often used to analyze data, including student data, due to their efficiency. However, this method has weaknesses, such as sensitivity to selecting cluster centers…
nters (centroids) and cluster results that depend on medoid data. Clustering, an essential technique in data analysis, aims to reveal the natural structure of the data, even in the absence of labeled information. The study, conducted with complete objectivity, compared the performance of two popular clustering methods, K-Means, and K-Medoids, on student data. Three evaluation metrics, namely the Davies-Bouldin Index (DBI), silhouette score, and elbow method, were used to compare clustering and determine the ideal number of clusters for the two algorithms. The data taken in this study are in the form of names, attendance, assignments, formative, midterm exams, final exams, and quality numbers. Based on the existing optimization results, it can be concluded that the K-Means method excels in grouping Student Data. The best results were obtained from the K-Means Algorithm with the Silhouette Coefficient Method with a value of 0.7509 in cluster 2, and the Elbow Method with a value of 1428076.08 in cluster 2, DBI K-Medoids with a value of 0.7413 in cluster 3. So, the best cluster lies in 3 clusters.
Keywords: clustering; davies-bouldin indek; elbow method; k-means; k-medoids; silhouette score;
Abstrak : Metode clustering seperti K-Means dan K-Medoids sering digunakan untuk menganalisis data, termasuk data siswa, karena efisiensinya. Namun, metode ini memiliki kelemahan, seperti sensitivitas terhadap pemilihan pusat klaster (centroids) dan hasil klaster yang bergantung pada data medoid. Clustering, sebuah teknik penting dalam analisis data, bertujuan untuk mengungkapkan struktur alami dari data, bahkan tanpa adanya informasi berlabel. Penelitian ini, yang dilakukan dengan objektivitas penuh, membandingkan kinerja dua metode clustering populer, yaitu K-Means dan K-Medoids, pada data mahasiswa. Tiga metrik evaluasi, yaitu Davies-Bouldin Index (D.B.I.), silhouette score, dan metode elbow, digunakan untuk membandingkan clustering dan menentukan jumlah cluster yang ideal untuk kedua algoritma tersebut. data yang diambil dalam penelitian ini berupa nama, kehadiran, tugas, formatif, ujian tengah semester, ujian akhir semester, angka mutu. Berdasarkan hasil optimasi yang ada, dapat disimpulkan bahwasannya metode K-Means unggul dalam pengelompokkan Data Mahasiswa. Sehingga di peroleh hasil terbaik dari Algoritma K-Means dengan Metode Silhouette Coefficient dengan nilai 0,7509 di cluster 2, dan Elbow Method dengan nilai 1428076,08 di cluster 2, DBI K-Medoids dengan nilai 0,7413 di cluster 3. Sehingga cluster terbaik terletak pada 3 cluster.
Kata kunci: klasterisasi; davies-bouldin indek; elbow method; k-means; k-medoids; silhouette score;