PENERAPAN METODE KLASTERISASI K-MEANS DALAM PENENTUAN SISWA BERPRESTASI DI SMA NEGERI 1 SUKOHARJO

Mariska, Riski (2018) PENERAPAN METODE KLASTERISASI K-MEANS DALAM PENENTUAN SISWA BERPRESTASI DI SMA NEGERI 1 SUKOHARJO. Other thesis, Universitas Teknokrat Indonesia.

[img] Text
ABSTRAK.pdf

Download (8kB)
[img] Text
BAB 1.pdf

Download (110kB)
[img] Text
DAFTAR PUSTAKA.pdf

Download (76kB)

Abstract

SMA Negeri 1 Sukoharjo berdiri pada tahun 1991. Terletak di desa Waringinsari Barat, Kecamatan Sukoharjo, Kabupaten Pringsewu. SMA Negeri 1 Sukoharjo memiliki banyak prestasi dibidang akademik dan non akademik, tetapi dalam pemilihan siswa berprestasi berdasarkan nilai akademik saja, sehingga hasil keputusan masih kurang adil, dibutuhkan penilaian berdasarkan aspek akademik dan non akademik untuk mengetahui siswa yang layak dinyatakan sebagai siswa berprestasi. Untuk menentukan siswa berprestasi berdasarkan akademik dan non akademik dapat menggunakan data mining, karena data mining merupakan dengan metode yang dapat membantu dalam mengelompokan siswa yang berprestasi dan siswa yang kurang berprestasi dalam bentuk clustering dengan metode k-means yang diharapkan akan menghasilkan suatu analisa yang dapat membantu guru dalam menentukan siswa berprestasi. Dalam pengelompokan siswa berprestasi akan menggunakan dataset IPA dan dataset IPS pada kelas XI dengan membandingkan variabel sekolah dan variabel literatur. Dataset IPA pada variabel sekolah menghasilkan cluster 0 = 54 (42%) dan cluster 1 = 75 (58%) dan pada dataset IPS menghasilkan cluster 0 adalah 68 (62 %) dan cluster 1 adalah 41 (38 %). Dataset IPA pada variabel literatur mendapatkan hasil 86 (67%) termasuk dalam cluster 0 dan 42 (33%) termasuk dalam cluster 1, dan dataset IPS pada variabel literatur mendapatkan hasil akhir untuk cluster 0 mendapatkan hasil 71 (65%) dan cluster 1 mendapatkan hasil 38 (35%). Dengan hasil perbandingan pada dataset IPA dari variabel sekolah dan literatur ialah nilai yang baik ada pada variabel literatur dengan total nilai 1151347, dan hasil perbandingan antara variabel sekolah dan variabel literatur pada dataset IPS nilai yang baik ada pada variabel literatur dengan total nilai 882048,3

Item Type: Thesis (Other)
Uncontrolled Keywords: SMA, Prestasi, Data Mining, Clustering, K-means
Subjects: SISTEM INFORMASI (S1) > Metode Komputer
Divisions: Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer > S1 Informatika
Depositing User: Rahmat Iqbal M.IP
Date Deposited: 12 Feb 2019 08:33
Last Modified: 28 May 2020 02:15
URI: http://repository.teknokrat.ac.id/id/eprint/571

Actions (login required)

View Item View Item