Pengembangan Sistem Penerimaan Siswa Baru Menggunakan Metode K-Means (Studi kasus SMK Abdi Negara Kabupaten Magelang)

Anggraeni, Ika Lucky (2018) Pengembangan Sistem Penerimaan Siswa Baru Menggunakan Metode K-Means (Studi kasus SMK Abdi Negara Kabupaten Magelang). Tugas Akhir thesis, Universitas Teknologi Yogyakarta.

[img] Text
Abstrak_5140411012_Ika Lucky Anggraeni.docx

Download (16kB)

Abstract

Cluster merupakan salah satu teknik yang digunakan dalam mengekstrak pola kecenderungan suatu data. Data mining identik dengan proses penggalian data-data yang cukup besar dan dikelompokkan menjadi data yang tersusun rapi. Dalam hal ini penulis mengelompokkan data siswa baru dengan teknik clustering. Pengelompokkan yang penulis terapkan menggunakan algoritma K-Means Clustering, algoritma K-Means Clustering mampu mengelompokkan data pada kelompok yang sama dan data yang berbeda pada kelompok yang berbeda. Sehingga akan terlihat kelompok data siswa baru SMK Abdi Negara yang tidak terstruktur menjadi terstruktur. Tujuan dari penelitian ini adalah menerapkan algoritma K-means Clustering pada data penerimaan siswa baru (studi kasus: SMK Abdi Negara). SMK Abdi Negara mempunyai tiga kejuruan yaitu akuntansi, administrasi perkantoran dan pemasaran. Manfaat dari sistem penerimaan siswa baru berupa saran, jika siswa memilih jurusan ‘A’ sedangkan saat proses menggunakan metode K-means nilai siswa masuk kedalam kelompok jurusan ‘B’ maka, sistem akan memberikan saran kepada siswa untuk masuk ke jurusan ‘B’. K-Means dalam pengelompokan data sangat efisien dan tidak membutuhkan waktu yang lama dan akurasi kebenaran dari metode K-Means dapat dikatakan di atas standar.

Item Type: Thesis (Skripsi, Tugas Akhir or Kerja Praktek) (Tugas Akhir)
Subjects: Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science
Divisions: Fakultas Teknologi Informasi dan Elektro > S1 Informatika
Depositing User: INF FTIE-UTY
Date Deposited: 26 Oct 2018 02:32
Last Modified: 26 Oct 2018 02:32
URI: http://eprints.uty.ac.id/id/eprint/1960

Actions (login required)

View Item View Item