PENERAPAN DATA MINING DALAM PENGELOMPOKAN KELAS MAHASISWA BERDASARKAN HASIL UJIAN SARINGAN MASUK DENGAN ALGORITMA K-MEANS

Trinanda Syahputra

Abstract


Pengolahan data mahasiswa perlu dilakukan untuk mengetahui informasi penting berupa pengetahuan baru. Informasi mengenai pengelompokan data mahasiswa berdasarkan nilai ujian. Pengetahuan baru tersebut dapat membantu pihak kampus dalam menentukan kelas baru bagi calon mahasiswa baru dengan tepat. Dalam pengelompokan kelas mahasiswa dengan metode clustering  yang mengikuti ujian saringan masuk berdasarkan nilai yang dihasilkan setiap calon mahasiswa maka akan ditentukan kelas sesuai jurusan yang mereka ambil tanpa ada manipulasi dan informasi hasil nilai dapat di kirim kepada calon mahasiswa


Full Text:

PDF

References


Rosa, A S., & Shalahuddin, M. 2013. Rekayasa Perangkat Lunak Terstruktur dan Berorientasi Objek. Bandung: Informatika Bandung.

Haviludin.(2011). MemahamiPenggunaan UML (Unified Modelling Language).

Hermawati, Astuti, Fajar.(2013). Data mining.(Edisi 1). Yogyakarta: Andi.

Sani Susanto, Ph. D. & Dedy Suryadi, ST., M.S.(2010). Pengantar Data Mining Menggali Pengetahuan dari Bongkahan Data. Yogyakarta : Penerbit ANDI

Rossa, A. S., & Salahuddin, M (2014), Rekayasa Perangkat Lunak. Bandung : Informatika

Ladjamudin, Al-Bahra bin. 2013. Analisis dan Desain Sistem Informasi.Edisi I.Yogyakarta :GrahaIlmu.




DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v5i2.350

Article Metrics

Abstract view : 826 times
PDF - 619 times

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM) Universitas Royal

Copyright © LPPM UNIVERSITAS ROYAL

 

Lisensi Creative Commons
Ciptaan disebarluaskan di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi-BerbagiSerupa 4.0 Internasional.