Suryani Junita Patandianan, 2019 Penerapan Algoritma K-Means Clustering Untuk Rekomendasi Topik Tugas Akhir (Studi Kasus : Program Studi Informatika), Skripsi Program Studi Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Mulawarman. Dibimbing oleh Haviluddin, S.Kom., M.Kom., Ph.D sebagai pembimbing (1) dan Gubtha Mahendra Putra, S.Kom., M.Eng sebagai pembimbing (2).
Tugas akhir merupakan salah satu syarat dalam penyelesaian jenjang di suatu perguruan tinggi. Tidak jarang mahasiswa mengalami kesulitan dalam hal menentukan topik tugas akhir. Akhirnya sebagian mahasiswa mengambil topik tugas akhir yang tidak sesuai dengan kemampuan mereka. Penelitian ini bertujuan untuk merekomendasikan topik tugas akhir bagi mahasiswa berdasarkan data nilai mata kuliah yang diperoleh selama 6 semester. Penelitian ini menggunakan metode K-Means Clustering. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data nilai A, B dan C pada 10 mata kuliah wajib dari lulusan tahun 2015 2016, 2017 dan 2018. Data nilai mahasiswa diperoleh dari Fakultas Teknik, Program Sudi Informatika.
Berdasarkan pengujian yang telah dilakukan, diperoleh hasil yang menunjukkan terdapat 3 data mata kuliah yang dikelompokkan dalam kelompok mata kuliah dengan nilai A, B dan C banyak, terdapat 6 data mata kuliah pada yang dikelompokkan dalam kelompok mata kuliah dengan nilai A, B dan C sedang, dan terdapat 1 data mata kuliah pada yang dikelompokkan dalam kelompok mata kuliah dengan nilai A, B dan C sedikit. Pengujian jumlah cluster menggunakan uji cluster Sum of Squared Error (SSE) dan metode evaluasi Silhouette Coefficient. Berdasarkan uji cluster diperoleh hasil bahwa menggunakan 3 cluster dalam penelitian ini lebih ideal. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan bantuan kepada para mahasiswa dan dosen dalam merekomendasikan topik tugas akhir bagi mahasiswa.