PENGEMBANGAN MODEL CLUSTER UANG KULIAH TUNGGAL (UKT) MAHASISWA UNIVERSITAS ISLAM NEGARA DATOKARAMA PALU

Abstract

Uang Kuliah Tunggal (UKT) adalah sistem pembayaran yang berlaku pada PTN di Indonesia. Pembayarannya dibebankan pada mahasiswa per semester yang telah disubsidi oleh pemerintah. Penetapan besaran UKT harus mempertimbangkan latar belakang sosial ekonomi mahasiswa sehingga membutuhkan akurasi dan objektivitas yang tinggi. Untuk mengantisipasi kesalahan dan meningkatkan ketepatan penentuan besaran UKT, penelitian ini mengembangkan metode pengelompokan yang dapat menjadi alat bantu dalam penentuan besaran UKT mahasiswa baru UIN Datokarama Palu. Penelitian ini adalah penelitian kuantitatif yang menggunakan teknik Data Mining dengan algoritma K-Means Clustering pada data mahasiswa tahun 2015 sampai tahun 2019 yang berjumlah 5.000 data. Variabel penelitian adalah asset dan pendapatan orang tua/wali yang terdiri dari 24 atribut. Penelitian menghasilkan lima kategori UKT, yaitu Klaster 0 (756 item), Klaster 1 (1.456 item), Klaster 2 (495 item), Klaster 3 (1.619 item) dan Klaster 4 (665 item) serta menghapus sembilan data yang tidak lengkap, tidak konsisten dan mengandung error. Metode ini dapat dikembangkan dengan menambahkan variabel dan atribut lain sesuai dengan perkembangan UIN Datokarama Palu.