Implementasi Metode K-Means Dalam Pemetaan Kelompok Mahasiswa Melalui Data Aktivitas Kuliah

Tingkat kelulusan sangat penting dalam proses akreditasi untuk meningkat kualitas suatu perguruan tinggi. Lulusnya seorang mahasiswa dinyatakan apabila dapat menyelesaikan masa studi pendidikan, dan diukur dari nilai IPK mahasiswa agar dapat memudahkan proses penyelesaian tugas akhir mahasiswa dan m...

Descripción completa

Guardado en:

Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Rosmini Rosmini, Abdul Fadlil, Sunardi Sunardi
Formato:	article
Lenguaje:	EN
Publicado:	UIR Press 2018
Materias:	data mining, k-means, pengelompokan, akitivitas kuliah Computer software QA76.75-76.765 Information technology T58.5-58.64 Computer engineering. Computer hardware TK7885-7895
Acceso en línea:	https://doaj.org/article/04ed48d5dc0944738ba14e6405a827f3
Etiquetas:	Agregar Etiqueta Sin Etiquetas, Sea el primero en etiquetar este registro!

id	oai:doaj.org-article:04ed48d5dc0944738ba14e6405a827f3
record_format	dspace
spelling	oai:doaj.org-article:04ed48d5dc0944738ba14e6405a827f32021-11-04T09:49:24ZImplementasi Metode K-Means Dalam Pemetaan Kelompok Mahasiswa Melalui Data Aktivitas Kuliah2528-40612528-405310.25299/itjrd.2018.vol3(1).1773https://doaj.org/article/04ed48d5dc0944738ba14e6405a827f32018-08-01T00:00:00Zhttps://journal.uir.ac.id/index.php/ITJRD/article/view/1773https://doaj.org/toc/2528-4061https://doaj.org/toc/2528-4053Tingkat kelulusan sangat penting dalam proses akreditasi untuk meningkat kualitas suatu perguruan tinggi. Lulusnya seorang mahasiswa dinyatakan apabila dapat menyelesaikan masa studi pendidikan, dan diukur dari nilai IPK mahasiswa agar dapat memudahkan proses penyelesaian tugas akhir mahasiswa dan memantau hasil belajar dengan melihat aktivitas kuliah mahasiswa, agar mahasiswa tersebut dapat dinyatakan lulus tepat waktu atau tidak. Data Clustering merupakan salah satu metode Data Mining yang bersifat tanpa arahan (unsupervised). Ada dua jenis data clustering yang sering dipergunakan dalam proses pengelompokan data yaitu hierarchical (hirarki) data clustering dan non-hierarchical (non hirarki) data clustering. K-Means merupakan salah satu metode clustering/pengelompokan non hirarki. Teknik pengelompkan datanya sederhana dan cepat, adapun beberapa kriteria yang digunakan dalam pengelompokan yaitu IPK, Presesnsi, Organisasi Kampus, Tanggungan Biaya Kuliah, Pekerjaan dan Status sebagai parameter atau alat ukur untuk memudahkan dalam mengelompokan mahasiswa, hal tersebut bertujuan untuk melihat hasil perkembangan mahasiswa apakah dapat lulus tepat waktu atau tidak. Manfaat penelitian ini memudahkan program studi dalam mengawasi dan mengevaluasi perkembangan studi mahasiswa.Rosmini RosminiAbdul FadlilSunardi SunardiUIR Pressarticledata mining, k-means, pengelompokan, akitivitas kuliahComputer softwareQA76.75-76.765Information technologyT58.5-58.64Computer engineering. Computer hardwareTK7885-7895ENIT Journal Research and Development, Vol 3, Iss 1, Pp 22-31 (2018)
institution	DOAJ
collection	DOAJ
language	EN
topic	data mining, k-means, pengelompokan, akitivitas kuliah Computer software QA76.75-76.765 Information technology T58.5-58.64 Computer engineering. Computer hardware TK7885-7895
spellingShingle	data mining, k-means, pengelompokan, akitivitas kuliah Computer software QA76.75-76.765 Information technology T58.5-58.64 Computer engineering. Computer hardware TK7885-7895 Rosmini Rosmini Abdul Fadlil Sunardi Sunardi Implementasi Metode K-Means Dalam Pemetaan Kelompok Mahasiswa Melalui Data Aktivitas Kuliah
description	Tingkat kelulusan sangat penting dalam proses akreditasi untuk meningkat kualitas suatu perguruan tinggi. Lulusnya seorang mahasiswa dinyatakan apabila dapat menyelesaikan masa studi pendidikan, dan diukur dari nilai IPK mahasiswa agar dapat memudahkan proses penyelesaian tugas akhir mahasiswa dan memantau hasil belajar dengan melihat aktivitas kuliah mahasiswa, agar mahasiswa tersebut dapat dinyatakan lulus tepat waktu atau tidak. Data Clustering merupakan salah satu metode Data Mining yang bersifat tanpa arahan (unsupervised). Ada dua jenis data clustering yang sering dipergunakan dalam proses pengelompokan data yaitu hierarchical (hirarki) data clustering dan non-hierarchical (non hirarki) data clustering. K-Means merupakan salah satu metode clustering/pengelompokan non hirarki. Teknik pengelompkan datanya sederhana dan cepat, adapun beberapa kriteria yang digunakan dalam pengelompokan yaitu IPK, Presesnsi, Organisasi Kampus, Tanggungan Biaya Kuliah, Pekerjaan dan Status sebagai parameter atau alat ukur untuk memudahkan dalam mengelompokan mahasiswa, hal tersebut bertujuan untuk melihat hasil perkembangan mahasiswa apakah dapat lulus tepat waktu atau tidak. Manfaat penelitian ini memudahkan program studi dalam mengawasi dan mengevaluasi perkembangan studi mahasiswa.
format	article
author	Rosmini Rosmini Abdul Fadlil Sunardi Sunardi
author_facet	Rosmini Rosmini Abdul Fadlil Sunardi Sunardi
author_sort	Rosmini Rosmini
title	Implementasi Metode K-Means Dalam Pemetaan Kelompok Mahasiswa Melalui Data Aktivitas Kuliah
title_short	Implementasi Metode K-Means Dalam Pemetaan Kelompok Mahasiswa Melalui Data Aktivitas Kuliah
title_full	Implementasi Metode K-Means Dalam Pemetaan Kelompok Mahasiswa Melalui Data Aktivitas Kuliah
title_fullStr	Implementasi Metode K-Means Dalam Pemetaan Kelompok Mahasiswa Melalui Data Aktivitas Kuliah
title_full_unstemmed	Implementasi Metode K-Means Dalam Pemetaan Kelompok Mahasiswa Melalui Data Aktivitas Kuliah
title_sort	implementasi metode k-means dalam pemetaan kelompok mahasiswa melalui data aktivitas kuliah
publisher	UIR Press
publishDate	2018
url	https://doaj.org/article/04ed48d5dc0944738ba14e6405a827f3
work_keys_str_mv	AT rosminirosmini implementasimetodekmeansdalampemetaankelompokmahasiswamelaluidataaktivitaskuliah AT abdulfadlil implementasimetodekmeansdalampemetaankelompokmahasiswamelaluidataaktivitaskuliah AT sunardisunardi implementasimetodekmeansdalampemetaankelompokmahasiswamelaluidataaktivitaskuliah
_version_	1718444941393264640

Implementasi Metode K-Means Dalam Pemetaan Kelompok Mahasiswa Melalui Data Aktivitas Kuliah

Ejemplares similares