Segmentasi Keaktifan Mahasiswa Universitas Islam Negeri Sumatera Utara dalam Kegiatan Kampus Menggunakan K-Means Clustering

Nazwa Aliya Muthmainnah Hasibuan; Dodyk Fahlome; Putri Salsa Nabila; Said Arrahman; Mhd. Furqan

doi:10.46576/syntax.v7i1.8981

Segmentasi Keaktifan Mahasiswa Universitas Islam Negeri Sumatera Utara dalam Kegiatan Kampus Menggunakan K-Means Clustering

Nazwa Aliya Muthmainnah Hasibuan, Dodyk Fahlome, Putri Salsa Nabila, Said Arrahman, Mhd. Furqan

Abstract

Kegiatan kemahasiswaan berperan penting dalam pengembangan kompetensi mahasiswa, namun tingkat keaktifan pada berbagai aktivitas seperti organisasi, seminar, kepanitiaan, lomba, dan pengembangan diri menunjukkan variasi yang signifikan sehingga diperlukan pendekatan berbasis data untuk mengidentifikasi pola keterlibatan secara lebih objektif. Penelitian ini menerapkan K-Means Clustering pada data 100 responden mahasiswa UINSU yang diperoleh melalui Google Forms, melalui tahapan preprocessing, konversi skala ordinal, serta analisis menggunakan Python (Google Colab). Jumlah cluster optimal ditentukan menggunakan metode Elbow berbasis Within Cluster Sum of Squares (WCSS). Hasil penelitian menunjukkan terbentuk tiga cluster (k=3), yaitu C0 (30 mahasiswa) dengan karakteristik aktif organisasi dan kepanitiaan yang ditandai skor panitia 2.43 dan organisasi 1.63, C1 (38 mahasiswa) sebagai kelompok sangat aktif/multitalenta dengan dominasi pengembangan diri 2.03 dan lomba 1.76, serta C2 (32 mahasiswa) sebagai kelompok kurang aktif dengan skor terendah pada organisasi 0.31 dan lomba 0.47. Visualisasi PCA memperkuat pemisahan cluster yang terbentuk, sehingga menunjukkan bahwa K-Means efektif dalam mengungkap heterogenitas tingkat keaktifan mahasiswa dan dapat digunakan sebagai dasar pengambilan keputusan berbasis data dalam pengelolaan program kemahasiswaan.

Full Text:

PDF (Bahasa Indonesia)

References

M. Baihaqi and S. Satriyadi, “Evaluasi Kegiatan Kemahasiswaan untuk Meningkatkan Kompetensi Mahasiswa Program Studi Pendidikan Agama Islam di INSAN Binjai,” EDU Soc. J. PENDIDIKAN, ILMU Sos. DAN Pengabdi. Kpd. Masy., vol. 5, no. 1, pp. 1373–1386, 2025, doi: 10.56832/edu.v5i1.1029.

S. Yolanda, S. M. Sari, and I. Ismail, “Peran organisasi mahasiswa dalam membangun karakter kepemimpinan dan peningkatan soft skill,” Pendas J. Ilm. Pendidik. Dasar, vol. 9, no. 04, pp. 361–373, 2024, doi: 10.23969/jp.v9i04.21514.

R. S. H. Mahiza and A. Nurhidayati, “Pengaruh lingkungan kampus, disiplin belajar, keaktifan berorganisasi terhadap prestasi belajar akademik mahasiswa,” JIIP-Jurnal Ilm. Ilmu Pendidik., vol. 8, no. 1, pp. 747–752, 2025, doi: 10.54371/jiip.v8i1.6415.

S. Y. A. Juana, P. Abdullatip, D. A. Fachrezi, A. Wahyudi, D. S. Permana, and B. Tarigan, “Dampak Perkembangan Teknologi Informasi Terhadap Aktivitas Fisik Mahasiswa,” J. Ilm. Spirit, vol. 24, no. 2, pp. 80–91, 2024, doi: 10.36728/jis.v24i2.3652.

T. B. Pamungkas, S. Maesaroh, and P. Ardiansyah, “Implementasi Data Mining Pada Stok Penggunaan Barang Di Gmf Aeroasia Menggunakan Algoritma K-Means Clustering,” J. Ilm. Sains dan Teknol., vol. 7, no. 2, pp. 112–123, 2023, doi: 10.47080/saintek.v7i2.2697.

I. A. Rosyada and D. T. Utari, “Penerapan principal component analysis untuk reduksi variabel pada algoritma K-Means clustering,” Jambura J. Probab. Stat., vol. 5, no. 1, pp. 6–13, 2024, doi: 10.37905/jjps.v5i1.18733.

Deti Karmanita and Billy Hendrik, “Penerapan Metode Clustering dengan Algoritma K-Means pada Pengelompokkan Peminatan Mata Kuliah,” J. Ilm. Dan Karya Mhs., vol. 1, no. 6, pp. 01–10, 2023, doi: 10.54066/jikma.v1i6.1028.

Ermatita M. Hafizh, “Cv infinite corporation jurnal pendidikan dan teknologi indonesia,” vol. 5, no. 915, p. 2025, 2025.

H. Ermewaningsih et al., “Klasterisasi Kinerja Akademik Mahasiswa Berdasarkan IPK Menggunakan K-Means dan Metode Elbow Clustering of Students ’ Academic Performance Based on GPA Using K -Means and the Elbow Method,” vol. 6, no. 3, pp. 619–625, 2025.

N. Hendrastuty, “Penerapan Data Mining Menggunakan Algoritma K-Means Clustering Dalam Evaluasi Hasil Pembelajaran Siswa,” J. Ilm. Inform. dan Ilmu Komput., vol. 3, no. 1, pp. 46–56, 2024, doi: 10.58602/jima-ilkom.v3i1.26.

R. Maulana and F. Fathoni, “Analisis Clustering Rekomendasi Mata Kuliah Peminatan Berdasarkan Karir Alumi Menggunakan Machine Learning,” JOISIE (Journal Inf. Syst. Informatics Eng., vol. 9, no. 1, pp. 109–122, 2025, doi: 10.35145/joisie.v9i1.4954.

A. P. Putra, J. Tshivana, and E. Rilvani, “Perbandingan Teoritis dan Eksperimen Algoritma K-Means dan K-Medoids Dalam Klasterisasi Data,” Kohesi J. Sains dan Teknol., vol. 10, no. 2, pp. 61–70, 2025, doi: 10.2238/0b2z5035.

S. F. Mosse and I. Indrianto, “Penerapan Metode K-Means Clustering dalam Pengelompokan Data Penerima Beasiswa di Kabupaten Konawe Selatan,” 2026, Institut Teknologi PLN.

A. Rajsya, P. Purnawansyah, and A. R. Manga, “Rancang Bangun Penerapan Metode Elbow Pada K-Means Untuk Clustering Data Persediaan Barang,” LINIER Lit. Inform. dan Komput., vol. 1, no. 4, pp. 395–403, 2024, doi: 10.33096/linier.v1i4.2539.

R. Sudrajat, A. I. Hadiana, and M. Melina, “Evaluasi Kualitas Klaster Wilayah Rawan Bencana Menggunakan K-Means dengan Silhouette dan Elbow Method,” J. Algoritm., vol. 22, no. 2, pp. 127–139, 2025, doi: 10.33364/algoritma/v.22-2.2379.

H. Amani, “Karakteristik tingkat kerusakan bangunan pascabencana alam menggunakan ekstraksi fitur Googlenet dan principal Component Analysis (PCA)-Clustering,” 2025, Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim.

N. Kholidin, N. Suarna, and W. Prihartono, “Segmentasi Gaya Hidup Mahasiswa Menggunakan Algoritma K-Means Clustering,” JELIKU (Jurnal Elektron. Ilmu Komput. Udayana), vol. 12, no. 3, 2024, doi: 10.24843/JLK.2023.v12.i03.p26.

A. F. Firdaus, A. F. Fitriani, and E. P. Nugroho, “Parallel Computing pada Clustering K-Means untuk Analisis Keketatan Program Studi SNBT 2023,” Komputika J. Sist. Komput., vol. 14, no. 1, p. 7, 2025, doi: 10.34010/komputika.v14i1.14983.

M. T. Wardani, V. O. Ramadhani, N. Anggreani, and A. D. Kuswanto, “Pengelompokkan Provinsi Berdasarkan Kelayakan Ruang Kelas dan Tenaga Kependidikan Sekolah Dasar Menggunakan Algoritma K-Means: Analisi Data Periode 2023-2024,” Riau J. Tek. Inform., vol. 4, no. 2, pp. 163–172, 2025, doi: 10.30606/rjti.v4i2.3389.

J. Parhusip, J. Feranita, M. P. Mentari, T. Apriliani, and A. M. Jessend, “Implementasi Algoritma K-Means Clustering Untuk Segmentasi Tingkat Kesehatan Mental Mahasiswa Berdasarkan Faktor Stress Dan Akademik,” J. Media Inform., vol. 7, no. 1, pp. 449–458, 2026, doi: 10.55338/jumin.v7i1.7856.

L. Harmaji, A. S. Asaury, M. Wijana, and M. E. Habiby, “Segmentasi Kinerja Akademik Mahasiswa,” vol. 7, no. 2, pp. 73–81, 2024.

Ahmad Zaki, Irwan, and I. A. Sembe, “Penerapan K-Means Clustering dalam Pengelompokan Data (Studi Kasus Profil Mahasiswa Matematika FMIPA UNM),” J. Math. Comput. Stat., vol. 5, no. 2, pp. 163–176, 2006, [Online]. Available: http://www.ojs.unm.ac.id/jmathcos

DOI: https://doi.org/10.46576/syntax.v7i1.8981