Redjeki, Sri and Pamungkas, Andrias and Al-Fatah, Hastin (2011) Clustering Terhadap Indeks Prestasi Mahasiswa STMIK Akakom Menggunakan K-Means. In: Seminar Nasional SRITI, 17 September 2011, STMIK AKAKOM Yogyakarta.
Text (Clustering Terhadap Indeks Prestasi Mahasiswa STMIK Akakom Menggunakan K-Means)
Proceeding_sriti_2011.pdf - Published Version Download (1MB) |
Abstract
Clustering k-means merupakan salah satu metode Data Mining yang bersifat tanpa arahan (unsupervised). Clustering merupakan cara memasukkan suatu pola yang diamati ke suatu kelas pola yang belum diketahui dan disebut sebagai kluster pola. Ada dua jenis data clustering yang sering dipergunakan dalam proses pengelompokan data yaitu hierarchical (hirarki) data clustering dan non-hierarchical (non hirarki) data clustering. Pada penelitian ini menggunakan pendekatan hirarki dengan partioning clustering. Obyek dari penelitian ini menggunakan data indeks prestasi mahasiswa yang berupa IPS dan IPK. Nilai IPS yang digunakan yaitu semester ganjil dan semester genap pada T.A 2007/2008 dan 2008/2009, sedangkan nilai IPK yang digunakan adalah IPK pada saat semester ganjil 2009/2010. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa cluster akhir untuk T.A 2007/2008 mempunyai kecenderungan yang sama. Sedangkan untuk cluster akhir untuk T.A. 2008/2009 mempunyai kecenderungan yang cukup berbeda. Proses clustering data tiap semester dilakukan dalam dua kali percobaan agar dapat dibandingkan nilai tengah terbaiknya. Kata Kunci : Clustering k-means, nilai tengah, indeks prestasi mahasiswa, STMIK AKAKOM.
Item Type: | Conference or Workshop Item (Paper) |
---|---|
Additional Information: | Nama Penulis: Sri Redjeki, Andreas Pamungkas,dan Hastin Al-fatah |
Uncontrolled Keywords: | Clustering k-means, nilai tengah, indeks prestasi mahasiswa, STMIK AKAKOM. |
Subjects: | A Karya Umum (General) > Ilmu Komputer (Computer Science) > Kecerdasan Buatan (Artificial Intelegence) |
Divisions: | Prosiding (Proceedings) |
Depositing User: | Titis Pratiwi |
Date Deposited: | 11 Apr 2022 06:50 |
Last Modified: | 11 Apr 2022 06:50 |
URI: | http://eprints.utdi.ac.id/id/eprint/9644 |
Actions (login required)
View Item |