Identifikasi Outlier Menggunakan Teknik Data Mining Clustering Untuk Analisis Data Tracer Study Pada Fakultas Ilmu Komputer Universitas Esa Unggul - Vrantika Br Samosir; Agung Mulyo Widodo; Nizirwan Anwar; Binastya Anggara Sekti; Nixon Erzed (IKRA-ITH Informatika : Jurnal Komputer dan Informatika, 2024)
Mengidentifikasi Outlier dalam analisis suatu data sangatlah penting. Terlebih data tersebut jenis data penting dalam suatu Universitas. Dengan mengidentifikasi Outlier pada suatu data tracer study juuga penting, Karena Pihak Universitas dapat mengetahui kenapa data tersebut ada data pencilan atau data yang menyimpang. Mengidentifikasi Outlier menggunakan Teknik Data Mining Clustering Agoritma K-Means, dapat mengetahui informasi yang akurasi. Karena pengelolaha data nya menggunakan aplikasi Microsoft Exel serta untuk pengujian system dalam pengelolahannya dapat dilakukan di aplikasi Weka. Yang dimana hasilnya sudah langsung dapat diketahui, data tersebut akan di cluster sesuai dengan bidang pekerjaan yang sama dan posisi jabatan yang berkaitan. Yang dimana hasilnya dari Mengidentifikasi Outlier menggunakan Teknik Data Mining Algoritma K-Means, juga menambah informasi, bahwa lulusan Fakultas Ilmu Komputer Universitas Esa Unggul lebih banyak bekerja pada bidang pekerjaan Jasa Outsourching dengan Posisi Jabatan berkaitan dengan Quality Assurance Specialist.. Yang dimana presentasenya sebanyak 39%. Dan lulusan yang bekerja dibidang pekerjaan Industri Jasa Pengiriman Barang dengan Posisi Jabatan Proses Pengiriman Barang atau Kurir. Yang dimana presentase nya sebanyak 9%.