PENERAPAN METODE CLUSTERING DENGAN ALGORITMA K-MEANS PADA PENGELOMPOKAN INDEKS PRESTASI AKADEMIK MAHASISWA
Bibliographic record
Abstract
Proses evaluasi hasil prestasi akademik mahasiswa sangat diperlukan sebagai upaya untuk memantau perkembangan akademik mahasiswa. Pengelompokan mahasiswa sesuai dengan hasil perolehan prestasi akademik sangat diperlukan. Salah satu kegunaan adalah sebagai proses pemetaan mahasiswa yang dapat diperkirakan dapat lulus teat waktu dan mahasiswa yang perolehan nilainya masih rendah sehingga perlu adanya pendampingan Tujuan pengelompokan ini dapat digunakan sebagai pemetaan indeks prestasi mahasiswa. Penelitian yang dilakukan bertujuan memberikan alternatif pengelompokan prestasi akademik berdasar pada proses data mining dengan menggunakan model klasterisasi. Metode penelitian menggunakan metode Knowledge Discovery in Database. Metode data mining dengan Knowledge Discovery in Database terdiri dari selection, pre-processing, transformation, model dan evaluation. Datasheet yang digunakan merupakan kumpulan data indeks prestasi mahasiswa yang diolah dari perolehan indeks prestasi mahasiswa semester 1 sampai 6. Model klastering dibangun dengan menggunakan algoritma K-Means. Hasil penelitian menghasilkan pengelompokan yang terbaik adalah pengelompokan sebanyak 2, Proses untuk mendapatkan pengelompokan yang terbaik dilakukan dengan menguji model dengan 6 pengelompokan. Hasil Pengelompokan yang terbaik dilakukan dengan pengujian Davies Bouldin. Kesimpulan penelitian dengan hasil 2 kelompok tersebut dapat diberi kategori, cluster 0 dengan nama kategori bagus dan cluster 1 dengan kategori tidak bagus
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.005 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".