PENERAPAN METODE CLUSTERING DENGAN ALGORITMA K-MEANS PADA PENGELOMPOKAN INDEKS PRESTASI AKADEMIK MAHASISWA
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
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.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.004 |
| Open science | 0.006 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.004 |
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 it