KLASIFIKASI DATA MINING UNTUK MENGELOMPOKKAN DATA NILAI TRY OUT SISWA MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING

ALGARANDI, GIGANDARU - 145410173 (2022) KLASIFIKASI DATA MINING UNTUK MENGELOMPOKKAN DATA NILAI TRY OUT SISWA MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING. Skripsi thesis, Universitas Teknologi Digital Indonesia.

	Text (HALAMAN DEPAN) 1_145410173_HALAMAN_DEPAN.pdf - Published Version Download (690kB)
	Text (BAB I) 2_145410173_BAB_I - Gigandaru algarandi.pdf - Published Version Download (275kB)
	Text (BAB II) 3_145410173_BAB_II - Gigandaru algarandi.pdf - Published Version Download (507kB)
	Text (BAB III) 4_145410173_BAB_III - Gigandaru algarandi.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (1MB) | Request a copy
	Text (BAB IV) 5_145410173_BAB_IV - Gigandaru algarandi.pdf - Updated Version Restricted to Repository staff only Download (583kB) | Request a copy
	Text (BAB V) 6_145410173_BAB_V - Gigandaru algarandi.pdf - Published Version Download (195kB)
	Text (DAFTAR PUSTAKA) 7_145410173_DAFTAR_PUSTAKA - Gigandaru algarandi.pdf - Published Version Download (195kB)
	Text (CARA MENJALANKAN PROGRAM) 8_145410173_CARA_MENJALANKAN_PROGRAM - Gigandaru algarandi.pdf - Published Version Download (662kB)
	Text (LISTING PROGRAM) 9_145410173_LISTING_PROGRAM - Gigandaru algarandi.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (372kB) | Request a copy
	Text (LAMPIRAN) 10_145410173_LAMPIRAN - Gigandaru algarandi.pdf - Published Version Download (441kB)

Abstract

Metode K-Means merupakan algoritma umum yang digunakan untuk melakukan pengelompokkan/clustering dokumen. Pengelompokkan yang berulang-ulang akan menambah akurasi pada dokumen yang diproses menggunakan metode K-Means. Uji coba metode K-Means pada penelitian untuk mengelompokkan nilai siswa yang mengikuti try-out, bertujuan untuk melihat akurasi pada metode K-Means dalam melakukan proses pengelompokkan, dengan menggunakan data nilai try-out siswa yang mengikuti ujian. Untuk melakukan uji coba algoritma K-Means, perlu dibuat sebuah aplikasi yang mampu melihat proses perpindahan data nilai try-out dengan lengkap dan dapat melakukan proses K-Means yang lebih cepat dan mudah untuk diproses dalam sistem. Aplikasi dibuat menggunakan bahasa pemrograman Java Net Beans, Java Net Beans digunakan untuk menginputkan data nilai try-out dan memproses clustering nilai try-out. Aplikasi ini dapat digunakan user yang sudah terdaftar dalam databases. Databases yang digunakan dalam aplikasi ini menggunakan XAMPP, sebagai tempat untuk menyimpan data user, data siswa, data nilai try-out dan hasil dari proses. Aplikasi yang dihasilkan dalam proses pengclusteran menggunakan algoritma K-Means untuk mengelompokkan nilai try-out. Mampu membaca perpindahan data nilai try-out, hingga proses data berhenti dan menghasilkan data yang dapat dilihat untuk membagi kriteria siswa menjadi 3 kelompokan. Kata kunci : K-means, Java, Clustering, Nilai, TryOut.

Item Type:	Thesis (Skripsi)
Additional Information:	Pembimbing: Femi Dwi Astuti,S.Kom.,M.Cs
Uncontrolled Keywords:	K-means, Java, Clustering, Nilai, TryOut.
Subjects:	A Karya Umum (General) > Ilmu Komputer (Computer Science) > Algoritma
Divisions:	Jenjang Strata Satu > Teknik Informatika (Informatic Engineering)
Depositing User:	Titis Pratiwi
Date Deposited:	09 Mar 2022 06:22
Last Modified:	09 Mar 2022 06:22
URI:	http://eprints.utdi.ac.id/id/eprint/9539

Actions (login required)

View Item