Penerapan Clustering Data Mining Untuk Rekomendasi Penentuan Jurusan Perguruan Tinggi Pada Siswa SMA Negeri 2 Kota Jambi Menggunakan Metode K-means

Irfan, Fadhel Muhammad (2019) Penerapan Clustering Data Mining Untuk Rekomendasi Penentuan Jurusan Perguruan Tinggi Pada Siswa SMA Negeri 2 Kota Jambi Menggunakan Metode K-means. Skripsi thesis, STIKOM DINAMIKA BANGSA.

[img] Text
BAB I.pdf

Download (207kB)
[img] Text
BAB II.pdf
Restricted to Registered users only

Download (543kB)
[img] Text
BAB III.pdf
Restricted to Registered users only

Download (339kB)
[img] Text
BAB IV.pdf
Restricted to Registered users only

Download (4MB)
[img] Text
BAB V.pdf

Download (765kB)
[img] Text
BAB VI.pdf

Download (94kB)
[img] Text
DAFTAR PUSTAKA.pdf

Download (202kB)

Abstract

Siswa-siswi SMA Negeri 2 Kota Jambi cenderung memilih jurusan berdasarkan karena minat, dan keinginan orang tua. Beberapa di antaranya sudah memperhitungkan potensi yang ada pada diri mereka, maka komitmen untuk belajar dibidang itu tidak akan berjalan lancar, padahal jurusan yang dia pilih itu tidak sesuai kemampuannya. Oleh karena itu, penulis melakukan analisis data mining menggunakan data nilai siswa kelas XII dari semester satu sampai empat dan kuisoner yang penulis bagikan. Dalam melakukan analisis penulis menggunakan alat bantu tools WEKA dan RapidMiner. Metode yang digunakan adalah metode k-means clustering dengan 24 atribut dan 5 cluster. Jumlah cluster pada perhitungan manual adalah, C1 terdapat 62 data, C2 terdapat 28 data, C3 terdapat 30 data, C4 terdapat 30 data, C5 terdapat 60 data. Jumlah cluster pada perhitungan RapidMiner adalah, C1 terdapat 35 data, C2 terdapat 55 data, C3 terdapat 58 data, C4 terdapat 35 data, C5 terdapat 27 data. Jumlah cluster pada perhitungan WEKA adalah, C1 terdapat 30 data, C2 terdapat 49 data, C3 terdapat 41 data, C4 terdapat 32 data, C5 terdapat 58 data.

Item Type: Thesis (Skripsi)
Subjects: Artificial Intelligence
Divisions: Skripsi > Teknik Informatika > 2019
Depositing User: Digital Library
Date Deposited: 23 Jul 2019 02:15
Last Modified: 23 Jul 2019 02:15
URI: http://repository.unama.ac.id/id/eprint/98

Actions (login required)

View Item View Item