Analisis Klasterisasi Simagang Melisa Menggunakan Algoritma K-Means
Clusterization Analysis Of Melisa's Internship Information System Using K-Means Algorithm
Universitas Negeri Surabaya adalah Perguruan tinggi yang telah menerapkan sistem teknologi informasi. Salah satu teknologi informasi yang ada di Universitas Negeri Surabaya adalah Simagang Melisa. Simagang Melisa merupakan sistem informasi yang digunakan oleh banyak mahasiswa Unesa untuk melihat informasi dan mengakses data terkait magang, juga merupakan platform penting yg digunakan mahasiswa dlm kegiatan magang. Dalam melakukan magang, pengalaman pengguna pada Sim Magang dapat mempengaruhi efektivitas dan efisiensi pengalaman magang mahasiswa. Oleh karena itu, penting untuk memastikan bahwa Simagang Melisa Unesa memberikan pengalaman pengguna yang optimal dan memenuhi kebutuhan pengguna. Dalam penelitian ini, algoritma K-means digunakan untuk mengelompokkan pengguna Simagang Melisa ke dalam beberapa kelompok, mana saja yang memiliki pengalaman pengguna yang baik dan mana yang pengalaman pengguna nya buruk berdasarkan karakteristik Heart metrics yang terkait dengan pengalaman pengguna. Dalam penelitian ini menggunakan 200 dataset mahasiswa pengguna Simagang Melisa yang diperoleh dari kuesioner dalam bentuk google form secara online. Sebelum analisis clustering, dilakukan preprocessing termasuk uji validitas dan reliabilitas seluruh dataset. Pada penelitian ini telah memperoleh hasil klastering yang optimal dengan penentuan k optimal melalui elbow method yaitu berada pada k=2, yang artinya membagi klaster sebanyak 2 klaster dengan rata-rata 5.630 yang terdiri dari klaster 1 sebanyak 166 data dengan tingkat pengalaman pengguna baik karena memiliki rata-rata dan nilai variabel tertinggi., lalu klaster 2 sebanyak 34 data dengan tingkat pengalaman pengguna buruk karena memiliki rata-rata dan nilai variabel terendah. Hasil perhitungan nilai akurasi yang didapatkan adalah 83%.
Surabaya State University is a university that has implemented an information technology system. One of the existing information technology at Surabaya State University is Simagang Melisa. Simagang Melisa is an information system used by many Unesa students to view information and access data related to internships, it is also an important platform used by students in internship activities. In doing internships, the experience of users on Sim Internships can affect the effectiveness and efficiency of student internship experiences. Therefore, it is important to ensure that Simagang Melisa Unesa provides an optimal user experience and meets user needs. In this study, the K-means algorithm was used to classify Simagang Melisa users into several groups, which ones had good user experiences and which had bad user experiences based on Heart metrics characteristics related to user experience. In this study, 200 student datasets using Simagang Melisa were used which were obtained from questionnaires in the form of an online Google form. Prior to clustering analysis, preprocessing was carried out including testing the validity and reliability of the entire dataset. In this study, optimal clustering results have been obtained by determining optimal k through the elbow method, which is at k = 2, which means dividing the cluster into 2 clusters with an average of 5,630 consisting of cluster 1 of 166 data with a good level of user experience because it has the average and the highest variable values, then cluster 2 as many as 34 data with a bad level of user experience because it has the lowest average and variable values. The result of calculating the accuracy value obtained is 83%.