Rancang bangun sistem rekomendasi pemetaan asal daerah mahasiswa dengan algoritma k-means clustering (studi kasus: umn)
| Main Author: | Julia, Julia |
|---|---|
| Format: | Thesis NonPeerReviewed Book |
| Bahasa: | eng |
| Terbitan: |
, 2016
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://kc.umn.ac.id/1193/1/HALAMAN%20AWAL.pdf http://kc.umn.ac.id/1193/2/BAB%20I.pdf http://kc.umn.ac.id/1193/3/BAB%20II.pdf http://kc.umn.ac.id/1193/4/BAB%20III.pdf http://kc.umn.ac.id/1193/5/BAB%20IV.pdf http://kc.umn.ac.id/1193/6/BAB%20V.pdf http://kc.umn.ac.id/1193/7/DAFTAR%20PUSTAKA.pdf http://kc.umn.ac.id/1193/8/LAMPIRAN.pdf http://kc.umn.ac.id/1193/ |
Daftar Isi:
- Mahasiswa Universitas Multimedia Nusantara setiap tahunnya terus bertambah. Hal ini membuat data mahasiswa semakin banyak. Jika diolah dengan baik, akan didapatkan informasi tersembunyi dari data tersebut sehingga berguna bagi pihak universitas. Pengolahan data dapat dilakukan dengan teknik data mining. Clustering merupakan sebuah teknik data mining untuk mengelompokkan sekumpulan objek yang serupa antara satu dengan yang lain ke dalam kelompok. K-Means merupakan salah satu algoritma dalam teknik clustering yang dapat menyesuaikan program pasar yang cocok untuk masing-masing segmen setiap pelanggan. Oleh karena itu, dibuatlah sistem rekomendasi untuk membantu pihak marketing UMN. Pada penelitian ini, terdapat 2 (dua) bagian, dimana admin dapat melakukan modifikasi data dan user hanya dapat melihat hasil dari clustering dalam bentuk peta maupun chart. Chart tersebut menampilkan 5 (lima) provinsi tertinggi dari setiap jurusan yang ada. Tingkat akurasi yang didapatkan dalam penelitian ini sebesar 57.14%.