PENERAPAN METODE CLUSTERING UNTUK PENGELOMPOKAN JURUSAN SISWA MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS (STUDI KASUS : SMA N 1 BELANGKEJEREN, GAYO LUES, ACEH)

Nasruddin -, 125410194 (2017) PENERAPAN METODE CLUSTERING UNTUK PENGELOMPOKAN JURUSAN SISWA MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS (STUDI KASUS : SMA N 1 BELANGKEJEREN, GAYO LUES, ACEH). Skripsi thesis, STMIK AKAKOM Yogyakarta.

Preview	Text 1_125410194_HALAMAN DEPAN.pdf - Published Version Download (778kB) | Preview
Preview	Text 2_125410194_BAB I.pdf - Published Version Download (108kB) | Preview
Preview	Text 3_125410194_BAB II.pdf - Published Version Download (221kB) | Preview
	Text 4_125410194_BAB III.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (214kB) | Request a copy
	Text 5_125410194_BAB IV.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (780kB) | Request a copy
Preview	Text 6_125410194_BAB V.pdf - Published Version Download (185kB) | Preview
Preview	Text 7_125410194_DAFTAR PUSTAKA.pdf - Published Version Download (140kB) | Preview
Preview	Text 8_125410194_CARA MENJALANKAN PROGRAM.pdf - Published Version Download (71kB) | Preview
	Text 9_125410194_LISTING PROGRAM.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (499kB) | Request a copy

Abstract

Setiap siswa memiliki kemampuan dan kualifikasi akademik yang berbeda satu sama lain, sehingga pihak sekolah bertanggung jawab untuk mengarahkan siswa dalam pemilihan jurusan yang tepat. Akan tetapi ada permasalahan yang dihadapi, pihak sekolah kesulitan dalam pengelompokan jurusan siswa yang memiliki kemampuan dan kualifikasi akademik yang berbeda, dikarenakan selama ini pemilihan jurusan di SMA N 1 Belangkejeren dilakukan berdasarkan keinginan masing-masing siswa, tanpa melihat data akademiknya. Untuk menentukan jurusan siswa digunakan metode clustering k-meas, adapun data yang digunakan adalah nilai mata pelajaran fisika, biologi, kimia, ekonomi, geografi, dan sosiologi di semester I dan jumlah cluster yang di gunakan sebanyak 2 yaitu IPA dan IPS. Aplikasi clustering dengan K-Means pada tugas akhir ini dapat mengelompokkan data siswa ke dalam dua kelompok yaitu IPA dan IPS dengan ketentuan nilai threshold 0.01 dan dengan langkah-langkah yang dijalankan sesuai hitungan cluster k-means. Didalam naskah ini diutamakan 30 siswa dari salah satu kelas X SMAN 1 Belangkejeren, adapun jumlah data siswa pada kelas X secara keseluruhan adalah189 siswa. Kata Kunci : Data Mining, Clustering K-means

Item Type:	Thesis (Skripsi)
Additional Information:	pembimbing: Deborah Kurniawati,S.Kom.,M.Cs
Uncontrolled Keywords:	Kata Kunci : Data Mining, Clustering K-means
Subjects:	A Karya Umum (General) > Ilmu Komputer (Computer Science) > Program Aplikasi
Divisions:	Jenjang Strata Satu > Teknik Informatika (Informatic Engineering)
Depositing User:	Users 522 not found.
Date Deposited:	20 Feb 2017 06:38
Last Modified:	20 Feb 2017 06:38
URI:	http://eprints.akakom.ac.id/id/eprint/3810

Actions (login required)

View Item