Perpustakaan Digital ITB

Institut Teknologi Bandung merupakan perguruan Tinggi Negeri (PTN) yang memiliki kewajiban dalam menjalakan tridarma perguruan Tinggi. Untuk mewujudkan tujuan tersebut, ITB mempunyai Biro Kemitraan yang merupakan salah satu unit kerja dari ITB. Salah satu gejala dari permasalahan pada Biro Kemitraan adalah nilai konversi MoU dan Moa menjadi PKS yang masih belum optimal. Permasalahan ini terjadi karena tidak ada model dengan kriteria yang berbasis data untuk mengakomodasi faktor-faktor penting dalam menentukan kerja sama yang perlu diprioritaskan. Penelitian ini bertujuan untuk melengkapi penelitian sebelumnya mengenai sistem pendukung keputusan dengan menambahkan pendekatan kuantitatif berbasis data historis. Data yang digunakan merupakan arsip dokumen yang terdokumentasi oleh Biro Kemitraan ITB dengan mitra industri, dari tahun 1967 hingga 2024. Penelitian ini mengembangkan sebuah model Clustering berbasis data mining untuk mengelompokkan mitra dengan variabel performansi masa lalu, frequency, dan, recency. Dalam merancang data mining digunakan metodologi Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM). Alur penelitian ini dilakukan dari melakukan pengumpulan data, persiapan data, melakukan pemodelan data, hingga evaluasi. Algoritma yang digunakan adalah K-Means, Agglomerative, DBSCAN, CLARA, EM, dan Spectral. Lalu dalam pemilihannya dievaluasi menggunakan silhouette index, Davies- Bouldin Index (DBI), dan Calinski-Harabasz Index (CHI). Hasil terbaik diperoleh adalah K- Means dengan tiga kluster utama yang merepresentasikan Mitra Strategis Aktif, Mitra Prioritas Menengah, dan juga mitra tidak aktif. Segmentasi ini digunakan sebagai dasar pengambilan keputusan yang lebih objektif dan strategis oleh Biro Kemitraan ITB.