@article{Ulinnuha_2016, title={Clustering Kinerja Akademis Mahasiswa Menggunakan Fuzzy C-means}, volume={2}, url={https://jurnalsaintek.uinsby.ac.id/index.php/SYSTEMIC/article/view/112}, DOI={10.29080/systemic.v2i2.112}, abstractNote={<p><em>Dunia pendidikan khususnya di universitas sering mengalami masalah dengan tidak tercapainya visi dan misi institusi. Pemantauan kinerja akademik mahasiswa menjadi peranan yang sangat penting di lembaga-lembaga perguruan tinggi sehingga salah satu tolak ukurnya adalah sistem monitoring dan evaluasi yang bersifat obyektif dan subyektif.Salah satu cara untuk memonitor perkembangan akademik mahasiswa adalah dengan mengelompokkan mahasiswa berdasarkan kesamaan karakteristik dan kemampuan.Pada penelitian kali ini parameter-parameter yang digunakan berupa nilai-nilai indeks prestasi semester 1 sampai 3 dan nilai indeks prestasi komulatif dari data mahasiswa program studi matematika.Dari data tersebut akan di cluster menggunakan Algoritma Fuzzy C-Means.Clustering menggunakan Fuzzy C-Means pada semua parameter-parameter nantinya akan terkelompok ke dalam mahasiswa dengan nilai sangat memuaskan, memuaskan dan kurang memuaskan. Hal inibertujuan agar dapat mempermudah memonitoring mahasiswa yang berada pada cluster yang sama.Dengan adanya sistem monitoring akan membantu mahasiswa untuk memperbaiki hasil akademisnya. Dari hasil uji coba dengan menggunakan sistem Fuzzy C-Means Clustering ke dalam 3 cluster dengan 16 data yang di training didapatkan akurasi RMSE </em><em> dan 4 data yang di testing didapatkan akurasi RMSE 0.1165.</em></p>}, number={2}, journal={Systemic: Information System and Informatics Journal}, author={Ulinnuha, Nurissaidah}, year={2016}, month={Dec.}, pages={29–34} }