CLUSTERING DATA TRACER STUDY MENGGUNAKAN METODE DBSCAN (DENSITY-BASED SPATIAL CLUSTERING OF APPLICATIONS WITH NOISE)

vi ABSTRAK Tracer study penting untuk mengevaluasi mutu lulusan dan relevansi pendidikan dengan dunia kerja. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pola lulusan Program Sarjana (S1) UIN Sultan Syarif Kasim Riau berdasarkan karakteristik akademik dan status kerja alumni menggunakan algoritma DBSCAN. Data yang digunakan merupakan dataset tracer study alumni tahun 2016–2025 sebanyak 7.208 data setelah melalui proses seleksi, pembersihan, dan standarisasi. Variabel yang dianalisis meliputi IPK, lama studi, jenis kelamin, status bekerja, bidang pekerjaan, dan masa tunggu kerja. Proses preprocessing dilakukan melalui encoding variabel kategorikal dan standarisasi variabel numerik. Hasil clustering DBSCAN membagi alumni menjadi enam cluster, termasuk satu cluster outlier (noise), dengan karakteristik berbeda pada tiap cluster. Visualisasi PCA 3D menunjukkan pemisahan cluster yang relatif jelas, meskipun Silhouette Score sebesar 0,205 mengindikasikan adanya beberapa tumpang tindih antar cluster. Hasil penelitian ini memberikan informasi yang berguna untuk memahami distribusi lulusan, pola IPK, lama studi, serta status kerja alumni, sekaligus dapat menjadi dasar untuk program pengembangan karir dan kebijakan kampus. Kata kunci: DBSCAN, Clustering, Data Mining, Tracer Study, Alumni.