NUR ALFA HUSNA, - (2025) PENGELOMPOKAN PERGURUAN TINGGI DI INDONESIA MENGGUNAKAN ALGORITMA BIRCH. Building of Informatics, Technology and Science (BITS), 7 (1). pp. 84-92. ISSN ISSN 2684-8910(media cetak)ISSN 2685-3310(media online)

Preview	Text (JURNAL ARTIKEL) Repository_Nur Alfa Husna - Nur Alfa Husna.pdf - Published Version Download (6MB) | Preview
Preview	Text (SURAT PERNYATAAN PUBLIKASI) Surat Pernyataan Persetujuan Publikasi TA - Nur Alfa Husna.pdf - Published Version Download (143kB) | Preview

Abstract

Akreditasi saat ini menjadi fokus utama bagi semua perguruan tinggi. Setiap institusi tersebut berusaha untuk mendapatkan akreditasi unggul. Proses evaluasi dan penilaian dilakukan oleh BAN-PT didasarkan pada data yang dilaporkan oleh perguruan tinggi kepada PDDikti. Penelitian ini bertujuan untuk membantu Perguruan Tinggi dalam mencapai akreditasi unggul, dengan memberikan rekomendasi terkait atribut yang paling berpengaruh dan pengelompokkan untuk menemukan pola atau struktur data dari PDDikti. Penelitian ini menggunakan dua metode seleksi fitur AHP dan Chi-Square digunakan secara terpisah untuk mengidentifikasi atribut-atribut paling berpengaruh. Hasil dari masing-masing metode digunakan sebagai input fitur untuk proses clustering menggunakan algoritma BIRCH. Tujuan pendekatan ini adalah untuk mengevaluasi pengaruh pemilihan fitur dari kedua metode terhadap kualitas hasil clustering. Evaluasi dilakukan dengan menggunakan metrik Davies-Bouldin Index (DBI). Hasil penelitian menunjukkan bahwa atribut Dosen memiliki nilai eigen tertinggi dalam AHP yaitu 0.379, yang menandakan perannya yang signifikan dalam penilaian akreditasi. Sementara itu, atribut Tahun SK Pendirian memiliki nilai Chi-Square tertinggi sebesar 290,625 yang menunjukkan korelasi yang kuat dengan hasil akreditasi. Selain itu, berdasarkan nilai DBI cluster menunjukkan bahwa AHP lebih unggul dibanding chi-square, sehingga AHP dinilai lebih efektif dalam konteks ini. Dengan nilai Davies Bouldin Index (DBI) terbaik yaitu 0.73603 pada cluster 7 dengan threshold 0.05 dan branching factor 50.

Actions (login required)

View Item