ABSTRAK

Manajemen pendidikan tinggi yang kompleks memerlukan inovasi untuk meningkatkan efisiensi waktu kelulusan mahasiswa. Fokus Jurusan Pendidikan MIPA FKIP ULM adalah pemahaman potensi kelulusan sebagai kunci peningkatan layanan pendidikan. Tantangan optimalisasi waktu kelulusan mendorong penelitian menggunakan algoritma K-means. Penelitian bertujuan membentuk klaster mahasiswa berdasarkan hasil akademik, memungkinkan identifikasi karakteristik kelulusan serupa, dengan label Tepat Waktu Cumlaude, Tepat Waktu Sangat Memuaskan, Tidak Tepat Waktu Sangat Memuaskan, dan Tidak Tepat Waktu Memuaskan. Implementasi algoritma K-means dalam Python dievaluasi menggunakan Davies-Bouldin Index (0,67) tidak memuaskan, metode elbow (147,9) optimal untuk 4 klaster, Calinski-Harabasz Index (338,28) baik, dan Adjusted Rand Index (0,17) buruk. Insight yang diperoleh mencakup distribusi jumlah data mahasiswa, kinerja akademik mahasiswa, klaster potensi waktu kelulusan, serta evaluasi performa klastering. Hasil penelitian memberikan wawasan mendalam tentang pola waktu kelulusan mahasiswa di Jurusan Pendidikan MIPA FKIP ULM, mendukung pengambilan keputusan akademis, dan berpotensi meningkatkan efisiensi perencanaan pendidikan, memastikan layanan pendidikan yang berkualitas.

Kata kunci: Evaluasi Performa Klastering, Klastering Potensi Waktu Kelulusan, K-Means, Label Klaster.