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

  • Trinanda Syahputra STMIK TRIGUNA DHARMA

Abstrak

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

##submission.authorBiography##

##submission.authorWithAffiliation##
Sistem Informasi

Referensi

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.

Diterbitkan
2019-06-28
Bagian
Articles