Pemanfaatan Metode K-Means Clustering Dalam Penentuan Penerima Beasiswa

Hastuti, Noor Fitriana

× Pengelompokkan data mahasiswa berdasarkan kriteria Indeks Prestasi Kumulatif (IPK), penghasilan total orang tua, dan jumlah tanggungan keluarga dapat membantu dalam proses penerimaan beasiswa. Metode yang bisa digunakan untuk pengelompokkan data mahasiswa ini adalah K-Means Clustering. Metode K-Means Clustering berusaha mengelompokkan data yang ada ke dalam beberapa kelompok, dimana data dalam satu kelompok mempunyai karakteristik yang sama. Data mahasiswa dikelompokkan menjadi tiga cluster yaitu menerima, dipertimbangkan, dan tidak berhak menerima beasiswa. Kemudian setiap cluster diklasifikasikan berdasarkan kriteria mana yang lebih diprioritaskan. Cluster dengan nilai terbesar pada centroid akhir merupakan cluster yang direkomendasikan menerima beasiswa, sedangkan cluster dengan nilai terkecil pada centroid akhir merupakan cluster yang tidak berhak menerima beasiswa. Pengujian sistem dilakukan sebanyak 40 kali percobaan terhadap 48 data mahasiswa untuk mendapatkan presisi hasil implementasi metode K-Means Clustering. Nilai presisi dihitung dengan Error Presisi, dengan membandingkan data hasil clustering dari 40 percobaan. Hasil perhitungan Error Presisi pada hasil klasifikasi berdasarkan IPK adalah 0,118 dan berdasarkan penghasilan orang tua adalah 0,076. Nilai Error Presisi yang rendah menunjukkan bahwa nilai presisinya tinggi. Nilai presisi tinggi menunjukkan ketetapan data pada setiap percobaan dengan menggunakan tiga cluster juga tinggi.

×

Penulis Utama	:	Noor Fitriana Hastuti
Penulis Tambahan	:	-
NIM / NIP	:	M0508059
Tahun	:	2013
Judul	:	Pemanfaatan Metode K-Means Clustering Dalam Penentuan Penerima Beasiswa
Edisi	:
Imprint	:	Surakarta - FMIPA - 2013
Program Studi	:	S-1 Informatika
Kolasi	:
Sumber	:	UNS-FMIPA Jur. Informatika-M0508059-2013
Kata Kunci	:
Jenis Dokumen	:	Skripsi
ISSN	:
ISBN	:
Link DOI / Jurnal	:	-
Status	:	Public
Pembimbing	:	1. Ristu Saptono, S.Si., M.T 2. Esti Suryani, S.Si., M.Kom
Penguji	:
Catatan Umum	:
Fakultas	:	Fak. MIPA

×

File	:	Harus menjadi member dan login terlebih dahulu untuk bisa download.