Lazuardi, Mochammad Hendy (2018) IMPLEMENTASI ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING UNTUK PREDIKSI KELULUSAN MAHASISWA (STUDI KASUS : Universitas Amikom Yogyakarta). S1 - Sarjana thesis, Universitas AMIKOM Yogyakarta.
![[img]](https://eprints.amikom.ac.id//style/images/fileicons/text.png) |
Text (COVER-ABSTRAK)
COVER.pdf Download (3MB) |
|
Text (BAB I)
BAB I.pdf Download (252kB) |
|
Text (BAB II)
BAB II.pdf Restricted to Registered users only Download (635kB) |
|
Text (BAB III)
BAB III.pdf Restricted to Registered users only Download (885kB) |
|
Text (BAB IV)
BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB) |
|
Text (BAB V)
BAB V.pdf Download (60kB) |
|
Text (DAFTAR PUSTAKA-LAMPIRAN)
Daftar Pustaka dan Lampiran.pdf Restricted to Registered users only Download (2MB) |
![[img]](https://eprints.amikom.ac.id//style/images/fileicons/archive.png) |
Archive (SOURCE CODE)
Source Code_15.11.8499 Mochammad Hendy Lazuardi.zip Restricted to Repository staff only Download (755kB) |
|
Text (PUBLIKASI)
Publikasi_15.11.8499 Mochammad Hendy Lazuardi.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB) |
Abstract
Kelulusan merupakan hal yang diharapkan mahasiswa, disini peneliti akan membuat sebuah aplikasi untuk memprediksi mahasiswa Amikom dapat lulus dengan tepat waktu. Sehingga mahasiswa dapat mengetahui apakah mahasiswa tersebut dapat lulus dengan lebih cepat atau lulus tepat waktu atau lulus terlambat dari waktu yang ditentukan. Universitas Amikom Yogyakarta sebagai pihak penyelenggara pendidikan Perguruan Tinggi yang mendorong agar mahasiswanya lulus lebih cepat dan tepat dari waktu yang telah ditentukan pihak telah memberikan kemudahan dalam pembelajaran dan meniadakan KKN (Kuliah Kerja Nyata) dan juga program magang sehingga mahasiswa tidak terbebani oleh dua hal tersebut. Dalam penelitan ini penulis memutuskan menggunakan web base dengan algoritma yang digunakan adalah K-Means yang merupakan algoritma yang mudah untuk diimplementasikan dan dijalankan, waktu yang dibutuhkan untuk menjalankan pembelajaran ini relatif lebih cepat, mudah untuk diadaptasi dan umum digunakan. Dalam pengolahan data mining mahasiswa dengan menggunakan metode K-Means maka didapati hasil 28 mahasiswa lulus cepat dari waktu yang ditentukan, 62 mahasiswa lulus tepat waktu, dan 10 mahasiswa lulus telat dari waktu yang ditentukan. Setelah dibandingkan dengan hitungan manual sistem ini mendapatkan tingkat akurasi mencapai 90%.
| Item Type: | Thesis (S1 - Sarjana) | ||
|---|---|---|---|
| Contributor: |
|
||
| Uncontrolled Keywords: | Data Mining, Algoritma K-Means Clustering, Kelulusan Mahasiswa | ||
| Subjects: | 000 - Komputer, Informasi dan Referensi Umum > 000 Ilmu komputer, ilmu pengetahuan dan sistem-sistem > 003 Sistem-sistem 000 - Komputer, Informasi dan Referensi Umum > 000 Ilmu komputer, ilmu pengetahuan dan sistem-sistem > 004 Pemrosesan data dan ilmu komputer |
||
| Divisions: | Fakultas Ilmu Komputer > Informatika | ||
| Depositing User: | RC Universitas AMIKOM Yogyakarta | ||
| Date Deposited: | 29 Jul 2022 02:29 | ||
| Last Modified: | 13 Sep 2023 01:59 | ||
| URI: | http://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/4401 |
Actions (login required)
 |
View Item |