Abstract:Abstract: Conventional water reservoir filling systems often cause inefficiencies due to delays in monitoring or failure of the float system which results in overflowing water from the reservoir. this research aims to develop…
velop an ESP32-based water level monitoring and control system by utilising IoT technology and ultrasonic sensors, this system can facilitate users in monitoring water levels and automating pump control. this research uses the experimental method, starting from system design to system testing and analysis, as well as testing which includes sensor accuracy, system response, and communication stability with the IoT server. based on the results obtained. The test results show that the system has an average accuracy rate of 98.4% with an average response time of 1.8 seconds. based on the results obtained, this system shows a positive accuracy value and response time in its application.
Keywords: blynk; internet of things; monitoring; water level
Abstrak: Sistem pengisian tandon air secara konvensional sering kali menimbulkan ketidakefisienan karena keterlambatan dalam pemantauan atau kegagalan sistem pelampung yang mengakibatkan meluapnya air dari tandon. penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem monitoring dan kontrol ketinggian air berbasis ESP32 dengan memanfaatkan teknologi IoT dan sensor ultrasonik, sistem ini dapat memudahkan pengguna dalam memonitoring ketinggian air dan mengotomatisasi kontrol pompa. Penelitian ini menggunakan metode eksperimen, mulai dari perancangan sistem hingga pengujian dan analisis sistem, serta pengujian yang meliputi akurasi sensor, respon sistem, dan kestabilan komunikasi dengan server IoT. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem memiliki tingkat akurasi rata-rata sebesar 98,4% dengan waktu respon rata-rata 1,8 detik. berdasarkan hasil yang diperoleh, sistem ini menunjukkan nilai akurasi dan waktu respon yang positif dalam pengaplikasiannya.
Kata kunci: blynk; internet of things; pemantauan; tingkat air
Abstract:Abstract: The rapid development of information technology has increased the demand for high-quality software, necessitating a structured development process. ISO/IEC/IEEE 12207:2017 serves as an international standard encompassing…
compassing organizational, technical, and project support processes, differing from ISO 9001, which focuses more generally on quality management. This study employs a Multi-Criteria Decision Making (MCDM) approach by integrating the Analytic Hierarchy Process (AHP) and the Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS). AHP determines the weight of ISO 12207:2017 criteria through pairwise comparisons, while TOPSIS ranks software development activities based on these weights. To validate the results, Analysis of Variance (ANOVA) is applied. The findings indicate that the Software Requirements Definition Process has the highest priority weight (0.169), followed by Implementation (0.101) and Operation (0.095). Software Configuration Management is identified as the most critical activity with the highest TOPSIS score (0.221). ANOVA confirms the reliability of expert evaluations, showing no significant differences. This study provides a structured decision-making framework based on ISO 12207:2017, helping optimize software project management while ensuring alignment with international standards and industry best practices.
Keywords: AHP; TOPSIS; ANOVA; ISO 12207:2017
Abstrak: Perkembangan teknologi informasi meningkatkan permintaan perangkat lunak berkualitas tinggi, sehingga diperlukan proses terstruktur dalam pengembangannya. ISO/IEC/IEEE 12207:2017 menjadi standar internasional yang mencakup proses organisasi, teknis, dan pendukung proyek, berbeda dengan ISO 9001 yang lebih umum pada manajemen kualitas. Penelitian ini menggunakan Multi-Criteria Decision Making (MCDM) dengan mengintegrasikan Analytic Hierarchy Process (AHP) dan Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS). AHP menentukan bobot kriteria ISO 12207:2017 melalui perbandingan berpasangan, sementara TOPSIS memeringkat aktivitas pengembangan berdasarkan bobot tersebut. Untuk validasi, Analysis of Variance (ANOVA) diterapkan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Proses Definisi Kebutuhan Perangkat Lunak memiliki bobot tertinggi (0,169), diikuti Implementasi (0,101), dan Operasi (0,095). Manajemen Konfigurasi Perangkat Lunak menjadi aktivitas paling kritis dengan skor TOPSIS tertinggi (0,221). ANOVA mengonfirmasi keandalan penilaian para ahli tanpa perbedaan signifikan. Penelitian ini memberikan kerangka kerja pengambilan keputusan berbasis ISO 12207:2017, membantu optimalisasi manajemen proyek perangkat lunak, serta memastikan keselarasan dengan standar internasional dan praktek terbaik industri.
Kata kunci: AHP; TOPSIS; ANOVA; ISO 12207:2017
Abstract:Abstract: Face detection remains a challenging task in computer vision due to real-world factors such as uneven lighting, varying viewpoints, distance, and occlusion. This study aims to develop and evaluate a real-time facial…
acial feature detection application (detecting face, eyes, nose, and mouth) using MATLAB and a webcam. Detection is performed using the Viola-Jones Cascade Classifier method through the vision.CascadeObjectDetector function. Key parameters that were adjusted include the MergeThreshold (ranging from 4 to 50 depending on the feature) and MinSize (based on estimated feature size within the frame). However, this study does not include tuning of other parameters such as FalseAlarmRate, which constitutes a limitation of the employed method. The adjustment of these parameters proved significant in improving detection accuracy and robustness under varying lighting conditions. Nevertheless, the system still encounters difficulties in detecting facial features in the presence of occlusion. This study also has the potential to serve as a foundation for further developments in face recognition, emotion detection, or biometric authentication.
Keywords: computer vision; haar cascade; MATLAB
Abstrak: Deteksi wajah merupakan tantangan dalam visi komputer karena dipengaruhi oleh kondisi nyata seperti pencahayaan tidak merata, sudut pandang, jarak, dan obstruksi. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan dan menguji aplikasi deteksi fitur wajah secara real-time (wajah, mata, hidung, dan mulut) menggunakan MATLAB dan kamera webcam. Deteksi dilakukan dengan metode Viola-Jones Cascade Classifier melalui fungsi vision.CascadeObjectDetector. Parameter penting yang disesuaikan adalah MergeThreshold (antara 4 hingga 50 tergantung fitur), MinSize (mengikuti estimasi ukuran fitur dalam frame). Namun, penelitian ini tidak mencakup penyesuaian parameter lain seperti FalseAlarmRate, yang menjadi salah satu keterbatasan metode yang digunakan. Penyesuaian parameter ini terbukti signifikan dalam meningkatkan akurasi deteksi dan ketahanan terhadap variasi kondisi pencahayaan. Namun, sistem masih mengalami kesulitan mendeteksi fitur wajah jika terjadi obstruksi. Penelitian ini juga berpotensi menjadi dasar untuk pengembangan lebih lanjut dalam face recognition, emotion detection, atau biometric authentication.
Kata kunci: visi computer; haar cascade; MATLAB
Abstract:Abstract: Infectious diseases are one of the most common health problems in children because they have immature immune systems. Children are more susceptible to infections caused by bacteria, viruses, fungi, and protozoa.…
. Some common infectious diseases in children include fever, acute respiratory infections (ARI), pneumonia, acute gastroenteritis (GAE), measles, chickenpox, and diphtheria. The limited number of pediatricians and the difficulty of accessing health facilities in remote areas hinder children's health services. To overcome this, an Android-based expert system is needed using the Naïve Bayes method to help diagnose infectious diseases in children earlier. The research method used is the Software Development Life Cycle (SDLC), where Black Box is used for internal testing, and PSSUQ is used to measure user satisfaction. The data set used was 1320 taken from a local hospital. The test results show that all the main features work as expected without any errors. The implementation of the system in diagnosing diseases went well and based on end-user feedback from 74 respondents, the system obtained a user satisfaction score of 6.40, where users felt that the system was easy to use, efficient, and provided clear and useful information.
Keywords: expert system; infectious disease; naïve bayes; PSSUQ; SDLC
Abstrak: Penyakit menular merupakan salah satu masalah kesehatan yang paling umum terjadi pada anak-anak karena mereka memiliki sistem kekebalan tubuh yang belum matang. Anak-anak lebih rentan terhadap infeksi yang disebabkan oleh bakteri, virus, jamur, dan protozoa. Beberapa penyakit infeksi yang umum terjadi pada anak-anak antara lain demam, infeksi saluran pernapasan akut (ISPA), pneumonia, gastroenteritis akut (GEA), campak, cacar air, dan difteri. Keterbatasan jumlah dokter spesialis anak dan sulitnya akses ke fasilitas kesehatan di daerah terpencil, menjadi kendala pada pelayanan kesehatan anak. Untuk mengatasi hal tersebut, diperlukan sistem pakar berbasis Android menggunakan metode Naïve Bayes untuk membantu mendiagnosis penyakit infeksi pada anak-anak lebih dini. Metode penelitian yang digunakan adalah Software Development Life Cycle (SDLC), di mana Black Box untuk pengujian internal, dan PSSUQ untuk mengukur kepuasan pengguna. Data set yang digunakan adalah 1320 yang diambil dari rumah sakit setempat. Hasil pengujian menunjukkan bahwa seluruh fitur utama berjalan sesuai harapan tanpa kesalahan. Implementasi sistem dalam mendiagnosa penyakit berjalan dengan baik dan berdasarkan umpan balik pengguna akhir dari 74 responden, sistem memperoleh skor kepuasan pengguna sebesar 6,40, di mana pengguna merasa sistem ini mudah digunakan, efisien, serta menyediakan informasi yang jelas dan bermanfaat.
Kata kunci: naïve bayes; penyakit menular; PSSUQ; SDLC; sistem pakar
Abstract:Abstract: Water irrigation is a crucial aspect of agriculture that often becomes the primary concern for farmers, especially because suboptimal management can lead to decreased crop yields and reduced income. So far, farmers…
mers have been practicing irrigation manually, where plants are watered twice a day, in the morning and evening, based on weather conditions without considering soil temperature or moisture levels. Based on the observations conducted, it was found that excessive water application increases water accumulation, resulting in nutrient loss from the soil and even root diseases. The objective of this study is to develop a system utilizing an ESP32 microcontroller and sensors to detect soil moisture, with a machine learning-based K-Nearest Neighbor (KNN) model, enabling farmers to remotely monitor and control their crops using an Android device. The testing results showed that with input data of 32°C temperature, 40% soil moisture, and 60% air humidity, the system produced a nearest distance of 0.000 and 0.541 from the closest k-nearest neighbors, with a status label of "needs water." As a result, the relay activates the water pump to irrigate the field. Meanwhile, for data with a nearest distance of 0.897, the system identified the status as "does not need water," indicating that the soil remains wet or moist. This study is expected to help reduce farmers' workloads by optimizing water usage according to plant needs and improving crop quality and yield.
Keywords: k-nearest neighbor (KNN); mikrokontroller ESP32; machine learning; water irrigation
Abstrak: Irigasi air merupakan aspek penting dalam pertanian yang menjadi perhatian utama petani, terutama karena pengelolaan yang kurang optimal berdampak pada penurunan hasil panen dan pendapatan. Selama ini, praktik irigasi oleh petani dilakukan secara manual, di mana penyiraman tanaman dilakukan dua kali sehari pada pagi dan sore berdasarkan kondisi cuaca tanpa memperhatikan suhu atau kelembaban tanah. Berdasarkan hasil observasi yang dilakukan, ditemukan masalah yaitu pemberian air secara berlebih menyebabkan akumulasi air meningkat mengakibatkan kehilangan nutrisi tanah dan bahkan penyakit akar. Tujuan penelitian ini menciptakan sistem yang dirancang menggunakan mikrokontroler ESP32 dan sensor untuk mendeteksi kelembaban tanah, dengan model K-Nearest Neighbor (KNN) berbasis machine learning sehingga memudahkan petani untuk mengontrol tanaman mereka dari jarak jauh menggunakan android. Hasil pengujian yang dilakukan dengan data inputan berupa suhu 32°C, kelembaban tanah 40% dan kelembaban udara 60%, sistem menghasilkan jarak terdekat sebesar 0.000 dan 0.541 dari k-nearest terdekat dengan label status "butuh air". Maka relay akan mengaktifkan pompa air untuk mengairi lahan. Kemudian, pada data dengan jarak terdekat 0.897, sistem mengidentifikasi status "tidak butuh air", menunjukkan bahwa kondisi tanah masih basah atau lembab. Penelitian ini diharapkan dapat membantu meringankan beban kerja petani mengoptimalkan penggunaan air sesuai dengan kebutuhan tanaman dan meningkatkan kualitas hasil panen.
Kata kunci: irigasi air; k-nearest neighbor (KNN); mikrokontroller ESP32; machine learning
Abstract:Abstract: Welfare is one of the things that determines the progress of a region, to achieve the welfare of its people, especially in the economic sector, a technique is needed to measure welfare that continues to change.…
This study aims to analyze the differences in the level of community welfare in Central Java Province by grouping regions based on several indicators. Grouping is done using data from various sources that include the main indicators of welfare. The method used in this study uses the K-Means data mining algorithm to group regional data according to their level of welfare. The results of the analysis divide the regions into three categories: Medium Welfare Level, which includes Banyumas, Purworejo, Boyolali, Klaten, Sukoharjo, Karanganyar, Sragen, Kudus, Jepara, Demak, Semarang, Kendal, and Pekalongan City and Tegal City, High Welfare Level, consisting of Magelang City, Surakarta City, Salatiga City, and Semarang City; and Low Welfare Level, covering Cilacap, Purbalingga, Banjarnegara, Kebumen, Wonosobo, Magelang, Wonogiri, Grobogan, Blora, Rembang, Pati, Temanggung, Batang, Pekalongan, Pemalang, Tegal, and Brebes Regencies. The findings show that the C2 region has a longer average length of schooling, higher per capita expenditure, and better HDI, reflecting a higher quality of life. This study provides an overview of welfare inequality in Central Java Province and suggests the need for more focused policies to improve the quality of life in each category of region.
Keywords: clustering; k-means; welfare
Abstrak: Kesejahreraan merupakan salah satu hal yang menentukan kemajuan suatu wilayah, untuk mencapai kesejahteraan masyarakatnya terutama di bidang ekonomi di perlukan teknik untuk mengukur kesejahteraan yang terus berubah, Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis perbedaan tingkat kesejahteraan masyarakat di Provinsi Jawa Tengah dengan mengelompokkan wilayah berdasarkan beberapa indikator. Pengelompokan dilakukan menggunakan data dari berbagai sumber yang mencakup indikator-indikator utama kesejahteraan. Metode yang di gunakan dalam penelitian ini menggunakan algoritma data mining K-Means untuk mengelompokkan data wilayah menurut tingkat kesejahteraannya. Hasil analisis membagi wilayah menjadi tiga kategori: Tingkat Kesejahteraan Sedang, yang mencakup Kabupaten Banyumas, Purworejo, Boyolali, Klaten, Sukoharjo, Karanganyar, Sragen, Kudus, Jepara, Demak, Semarang, Kendal, serta Kota Pekalongan dan Kota Tegal, Tingkat Kesejahteraan Tinggi, terdiri dari Kota Magelang, Kota Surakarta, Kota Salatiga, dan Kota Semarang; dan Tingkat Kesejahteraan Rendah, mencakup Kabupaten Cilacap, Purbalingga, Banjarnegara, Kebumen, Wonosobo, Magelang, Wonogiri, Grobogan, Blora, Rembang, Pati, Temanggung, Temuan menunjukkan bahwa wilayah C2 memiliki rata-rata lama sekolah yang lebih panjang, pengeluaran per kapita yang lebih tinggi, dan IPM yang lebih baik, mencerminkan kualitas hidup yang lebih tinggi. Penelitian ini memberikan gambaran tentang ketidakmerataan kesejahteraan di Provinsi Jawa Tengah dan menyarankan perlunya kebijakan yang lebih terfokus untuk meningkatkan kualitas hidup di setiap kategori wilayah.
Kata Kunci: clustering; k-means; kesejahteraan
Abstract:Abstract: In the manufacturing industry, production scheduling become an important aspect that affects operational efficiency and customer satisfaction. The main challenge in scheduling is optimizing the use of resources…
to meet demand by minimizing production costs and time. Suboptimal scheduling can lead to problems such as delays in stocking, stock buildup, and increased operational costs. Thus, a method can to handle the complexity and uncertainty in the production process is needed. The Fuzzy Tahani Model is an approach in decision support systems. this can be used to help companies achieve more efficient and adaptive production scheduling, to consider various variables such as demand, production capacity, and inventory levels. This research aims to develop and implement the model in the context of production scheduling, with the hope of improving operational performance and customer satisfaction. At this time, the proposed Fuzzy Model Tahani technology is in TKT 4, which is the validation stage of technology components in a laboratory environment. The system creates an optimal production schedule based on fuzzy rules and defuzzification results, making it a useful tool for production decisions.
Keywords: fuzzy model tahini; decision support system; production optimization; production scheduling.
Abstrak: Dalam industri manufaktur, penjadwalan produksi adalah aspek penting yang mempengaruhi efisiensi operasional dan kepuasan pelanggan. Tantangan utama dalam penjadwalan adalah mengoptimalkan penggunaan sumber daya untuk memenuhi permintaan dengan meminimalkan biaya dan waktu produksi. Penjadwalan yang tidak optimal dapat menyebabkan masalah seperti keterlambatan pengiriman, penumpukan stok, dan peningkatan biaya operasional. Oleh karena itu, diperlukan suatu metode yang mampu menangani kompleksitas dan ketidakpastian dalam proses produksi. Fuzzy Model Tahani adalah salah satu pendekatan yang dapat digunakan dalam sistem pendukung keputusan untuk membantu perusahaan mencapai penjadwalan produksi yang lebih efisien dan adaptif, dengan mempertimbangkan berbagai variabel seperti permintaan, kapasitas produksi, dan tingkat persediaan. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan dan mengimplementasikan model tersebut dalam konteks penjadwalan produksi, dengan harapan dapat meningkatkan performa operasional dan kepuasan pelanggan. Pada saat ini, teknologi Fuzzy Model Tahani yang diusulkan berada pada TKT 4, yaitu tahap validasi komponen teknologi dalam lingkungan laboratorium. Sistem ini menciptakan jadwal produksi yang optimal berdasarkan aturan fuzzy dan hasil defuzzifikasi, menjadikannya alat yang berguna untuk pengambilan keputusan produksi.
Kata kunci: fuzzy model tahani; optimasi produksi; penjadwalan produksi; sistem pendukung keputusan.
Abstract:Abstract: The PPKS task force at Universitas Amikom Purwokerto has been established and is actively implementing various programs. However, complaints regarding cases of sexual violence are currently managed through WhatsApp,…
sApp, with limited guidance on the complaint procedures. As a result, many students are unaware of the PPKS task force or how to report incidents, creating obstacles for both the task force in identifying cases and for students seeking to file complaints. This study aims to provide students with an effective and accessible way to report incidents of sexual violence on campus. To develop the complaint information system, the Scrum methodology was used, involving team collaboration to easily adapt to changes throughout the development process. The resulting complaint information system for the prevention and handling of sexual violence has been successfully implemented and tested with students at Universitas Amikom Purwokerto. This system enables students to submit complaints seamlessly online. Testing results indicate that the system functions as intended and meets the expected outcomes.
Keywords: information system; PPKS; complaint; student; scrum
Abstrak: Satuan tugas PPKS Universitas Amikom Purwokerto sudah berjalan dan membuat program kerja, namun dalam proses pengaduan kasus kekerasaan seksual saat ini hanya menggunakan whatsapp dan kurangnya penjelasan tentang prosedur pengaduan yang ada. Banyak mahasiswa yang belum mengetahui adanya satgas PPKS di kampus dan cara pengaduan kasus. Hal tersebut menjadi kendala bagi satuan tugas PPKS dalam mengetahui kasus yang ada dan mahasiswa saat ingin melakukan pengaduan kasus. Oleh karena itu, dibutuhkan sebuah sarana yang efektif dan mudah diakses bagi mahasiswa untuk melakukan pengaduan kasus apabila mahasiswa mengetahui tentang adanya kekerasaan seksual di lingkungan kampus. Tujuan Penelitian adalah untuk membantu memudahkan mahasiswa dalam melakukan aduan tentang adanya kasus kekerasaan seksual di lingkungan Universitas Amikom Purwokerto. Metode dalam pengembangan sistem adalah metode Scrum. Metode Scrum melibatkan keseluruhan tim yang ada di organisasi. Dengan adanya keterlibatan ini maka mudah dalam mengantisipasi perubahan yang terjadi selama pengembangan sistem. Sistem informasi pengaduan pencegahan dan penanganan tindak kekerasan seksual berhasil di terapkan dan diujikan kepada Mahasiswa Universitas Amikom Purwokerto. Dengan adanya sistem informasi pengaduan ini mahasiswa dapat dengan mudah dalam membuat aduan berbasis sistem. berdasarkan daftar uji yang dilakukan terhadap sistem yang dibuat maka dapat disimpulkan bahwa skenario yang diujikan sesuai dengan hasil yang diharapan.
Kata kunci: sistem informasi; PPKS; pengaduan; mahasiswa; scrum
Abstract:Abstract: Bekasi Regency, being one of the key cities in Indonesia, offers a suitable setting to study the intricacies of marriage decision-making during a quarter-life crisis. This study focuses on the application of clustering…
ustering algorithms to categorize individuals based on their marriage choices. Data was collected from a questionnaire completed by 110 respondents from Bekasi Regency, specifically individuals aged 18 to 30 who are single, including 80 women and 30 men. Data analysis was conducted using the RapidMiner software to evaluate the effectiveness of three clustering algorithms K-Means, X-Means, and K-Medoids in categorizing marriage decision patterns among young people experiencing a Quarter Life Crisis in Bekasi Regency. Results indicate that each algorithm has its own strengths and limitations in handling Quarter Life Crisis data.The results of the analysis show that the K-medoids algorithm provides the best clustering results with the lowest DBI value of 0.195, followed by the X-Means algorithm with a value of 0.199 and K-Means with a value of 0.207. These results can help understand the pattern of marriage decisions in the Quarter Life Crisis phase and help provide insights for policymakers in Bekasi Regency to make more effective intervention programs.
Keywords: K-Means; K-Medoids; X-Means
Abstrak: Sebagai salah satu kota besar di Indonesia, Kabupaten Bekasi memberikan konteks yang tepat untuk mempelajari kompleksitas pengambilan keputusan pernikahan di tengah krisis seperempat usia. Penelitian ini berfokus pada pemanfaatan algoritma clustering untuk mengelompokkan individu berdasarkan pilihan pernikahan mereka. Data diambil dari kuesioner yang diisi oleh 110 responden di Kabupaten Bekasi, yang terdiri dari individu lajang berusia 18 hingga 30 tahun, yaitu 80 perempuan dan 30 laki-laki. Analisis data dilakukan dengan perangkat lunak RapidMiner untuk mengevaluasi efektivitas tiga algoritma pengelompokan—K-Means, X-Means, dan K-Medoids—dalam mengelompokkan pola keputusan pernikahan di kalangan pemuda yang menghadapi Quarter Life Crisis di Kabupaten Bekasi. Hasilnya menunjukkan bahwa setiap algoritma memiliki keunggulan dan kelemahannya masing-masing dalam memproses data Quarter Life Crisis. Hasil analisis menunjukkan bahwa algoritma K-medoids memberikan hasil clustering terbaik dengan nilai DBI terendah yaitu 0.195, diikuti oleh algoritma X-Means dengan nilai 0.199 dan K-Means dengan nilai 0.207. Hasil ini dapat membantu memahami pola keputusan menikah pada fase Quarter Life Crisis dan membantu memberikan wawasan bagi pembuat kebijakan di Kabupaten Bekasi membuat program intervensi yang lebih efektif.
Kata kunci: K-Means; K-Medoids; X-Means
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;