PENERAPAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING UNTUK KLASIFIKASI SISWA BERPOTENSI MASUK KELAS FAVORIT BERDASARKAN NILAI

Dinata, Buyung Martha (2018) PENERAPAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING UNTUK KLASIFIKASI SISWA BERPOTENSI MASUK KELAS FAVORIT BERDASARKAN NILAI. Other thesis, Universitas Teknokrat Indonesia.

[img] Text
abstrak.pdf

Download (180kB)
[img] Text
BAB I.pdf

Download (12kB)
[img] Text
DAFTAR PUSTAKA.docx

Download (18kB)

Abstract

Kelas unggulan merupakan sekumpulan siswa – siswi yang memiliki kemampuan lebih dibandingkan dengan siswa lainya, Melakukan klasifikasi tentang klasifikasi siswa masuk kelas unggulan sangatlah penting dimana informasi yang dihaslikan oleh hasil klasifikasi ini dapat dijadikan sebagai bahan pertimbangan bagi pihak sekolah untuk melakukan langkah secara persuasif dalam rangka meningkatkan kualitas dan standar mutu untuk kelas unggulan, klasifikasi ini telah dilakukan bertahun-tahun sebelum penguasaan komputer, yaitu menggunakan perhitungan manual, dengan bertambahnya pendaftar siswa baru setiap tahun maka data-data siswa yang dimiliki juga semakin bertambah banyak. Meningkatnya jumlah data siswa mengakibatkan kesulitan dalam menentukan siswa kelas unggulan dalam mengelompokkan siswa sesuai dengan nilai bakat kemampuan. Salah satu cara untuk mengatasi masalah ini adalah dengan menggunakan teknik data mining yang bisa digunakan untuk pengolahan data menjadi sumber informasi strategis Data Mining merupakan suatu proses penggalian data atau penyaringan data dengan memanfaatkan kumpulan data yang cukup besar melalui serangkaian proses untuk mendapatkan informasi yang berharga dari data tersebut. Berdasarkan hasil analisis dan perhitungan menggunkan RapidMiner 5.3 terbentuk 2 cluster yang dibentuk diperoleh hasil cluster pertama memiliki anggota 82 data dan cluster kedua memiliki anggota 130 data dari total data yang diujikan sebanyak 212 data.

Item Type: Thesis (Other)
Uncontrolled Keywords: Data Mining, K-Means Clustering, Nilai Siswa, Rapidminer 5.3
Subjects: PENDIDIKAN MATEMATIKA > Algoritma
INFORMATIKA > TN Mining engineering. Metallurgy
Divisions: Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer > S1 Informatika
Depositing User: Rahmat Iqbal M.IP
Date Deposited: 27 Dec 2018 10:04
Last Modified: 20 May 2020 05:10
URI: http://repository.teknokrat.ac.id/id/eprint/481

Actions (login required)

View Item View Item