IMPLEMENTASI ALGORITMA K-MEANS UNTUK KLASTERISASI MAHASISWA BERDASARKAN PREDIKSI WAKTU KELULUSAN
| Main Author: | ALVI , SYAHRIN |
|---|---|
| Format: | Thesis NonPeerReviewed application/pdf |
| Terbitan: |
, 2013
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://eprints.upnjatim.ac.id/5886/1/file1.pdf http://eprints.upnjatim.ac.id/5886/2/file2.pdf http://eprints.upnjatim.ac.id/5886/ |
Daftar Isi:
- Waktu kelulusan merupakan permasalahan umum bagi pihak universitas dan mahasiswa, karena kedua pihak tersebut sama-sama tidak dapat memprediksi waktu kelulusan mahasiswa. Dengan adanya masalah ini, perlu untuk menciptakan sistem yang dapat memprediksi tingkat kelulusan mahasiswa. Teknik clusteringdapat memecahkan masalah ini, yakni dengan menggunakan algoritma K-Means. Aplikasi ini mengimplementasi algoritma K-Means ke dalam studi kasus tersebut. Aplikasi ini terdiri dari empat fungsi, yakni ‘Cluster’, ‘Show Centroid’, ‘Show the Graphic’, dan ‘Evaluate the Cluster’. ‘Cluster’digunakan untuk membagi data mahasiswa ke dalam kelas-kelas berdasarkan prediksi waktu kelulusannya. ‘Show Centroid’digunakan untuk melihat centroidakhir dari proses iterasi. ‘Show the Graphic’digunakan untuk menampilkan posisi tingkat kelulusan mahasiswa. ‘Evaluate the Cluster’ digunakan untuk menghitung nilai optimal dari hasil clustertersebut. Dengan adanya aplikasi ini, pihak universitas dapat melihat hasil prediksi tingkat kelulusan mahasiswa. Maka, bila terdapat mahasiswa yang menduduki peringkat terendah dalam prediksi kelulusan, pihak universitas dapat memberikan bimbingan intensif atau semester pendek khusus, untuk membantu mahasiswa tersebut dalam mengejar ketertinggalannya.