PENERAPAN DATA MINING UNTUK EVALUASI KINERJA AKADEMIK MAHASISWA MENGGUNAKAN ALGORITMA KNN

Kurniawan, Dicky (2016) PENERAPAN DATA MINING UNTUK EVALUASI KINERJA AKADEMIK MAHASISWA MENGGUNAKAN ALGORITMA KNN. Other thesis, Sekolah Tinggi Manajemen Informatika & Komputer.

	Text (Skripsi Full) Skripsi Data Mining Dicky.pdf - Published Version Restricted to Registered users only Download (2MB) | Request a copy
	Text (Abstrak) ABSTRAK.pdf - Published Version Download (85kB)
	Text (Pendahuluan) BAB I.pdf - Published Version Download (304kB)
	Text (Daftar Pustaka) DAFTAR PUSTAKA.pdf - Bibliography Download (156kB)

Abstract

Perguruan tinggi saat ini dituntut untuk memiliki keunggulan bersaing dengan memanfaatkan semua sumber daya yang dimiliki. Selain sumber daya sarana, prasarana, dan manusia, sistem informasi adalah salah satu sumber daya yang dapat digunakan untuk meningkatkan keunggulan dalam bersaing.Pemanfaatan data yang ada di dalam sistem informasi di gunakan untuk menunjang kegiatan pengambilan keputusan. Sistem informasi yang baik tidak cukup hanya mengandalkan data operasional saja, diperlukan suatu analisis data untuk menggali potensi informasi yang ada dengan memanfaatkan data mahasiswa dan data kelulusan mahasiswa. diharapkan dapat menghasilkan informasi tentang tingkat lulus tepat waktu dengan data induk mahasiswa. Dengan diterapkannya data mining untuk evaluasi kinerja akademik mahasiswa menggunakan algoritma knndiharapkan dapat menghasilkan informasi tentang tingkat lulus tepat waktu mahasiswa, agar para pengambil keputusan dapat dengan mudah dalam menggali data dengan memanfaatkan gudang data yang di miliki.

Item Type:	Thesis (Other)
Uncontrolled Keywords:	Data Mining, Algoritma K-Nearest Neighbor (KNN), Tingkat Lulus Tepat Waktu
Subjects:	PENDIDIKAN MATEMATIKA > Algoritma
Divisions:	Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer > S1 Informatika
Depositing User:	Asep Haikal Kurniawan S.IP., M.A
Date Deposited:	13 Mar 2019 02:31
Last Modified:	08 Jul 2020 08:09
URI:	http://repository.teknokrat.ac.id/id/eprint/1501

Actions (login required)

View Item