Sistem Informasi Geografis Pemetaan Persebaran Alumni dengan Analisa Clustering - Supartha, I Kadek Dwi Gandika; Sudarma, Made; Wiharta, Dewa Made (Jurnal Teknologi Elektro; Vol 17 No 3 (2018): (September - Desember) Majalah Ilmiah Teknologi ElektroDO - 10.24843/MITE.2018.v17i03.P12, 2018)
STMIK STIKOM Indonesia (STIKI Indonesia) memiliki data alumni yang cukup banyak tetapi data tersebut tidak diolah lebih lanjut untuk menjadi informasi yang lebih berguna. STIKI Indonesia juga kurang mengetahui informasi persebaran alumni di dunia kerja. Untuk mengatasi permasalah tersebut dapat memanfaatkan teknologi Sistem Informasi Geografis (SIG) dan data  mining.  SIG memiliki kemampuan untuk menyajikan informasi dalam bentuk grafis dan data  mining  bisa mengekstraksi pola yang tersembunyi dari  database  besar.  Clustering  dilakukan pada data alumni dengan atribut bidang pekerjaan, Indeks Prestasi Komulatif (IPK), lama  study  dan lama pengerjaan tugas akhir. Metode yang digunakan yaitu  Fuzzy C-Means  (FCM) dan untuk pengukuran validitas  cluster  menggunakan  Modified Partition Coefficient  (MPC) dan  Classification Entropy  (CE). Hasil pengujian menunjukkan bahwa jumlah  cluster  yang paling optimal adalah 7  cluster  dan  cluster  yang memiliki karakteristik terbaik adalah  cluster  ke 1 yang jumlah anggotanya 49 (9,3155% dari jumlah keseluruhan alumni), jumlah ini masih sangat kecil jika dibandingkan dengan total keseluruhan jumlah alumni. Pengujian menggunakan metode  black box  pada Sistem Informasi Geografis Pemetaan Persebaran Alumni dengan Analisa  Clustering  didapatkan hasil bahwa semua modul dalam sistem telah berfungsi dengan baik.