PENERAPAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING UNTUK PENGELOMPOKAN UNIVERSITAS TERBAIK DI DUNIA
Abstract
Universitas ialah perguruan tinggi yang mengajarkan berbagai ilmu pengetahuan yang terbentuk dari beragam fakultas yang mendirikan pendidikan akademik dan vokasi dan juga memberikan gelar akademis dalam beragam bidang. Fungsinya juga bukan sekedar wadah untuk membangun keahlian namun serta membangun individualitas, merubah pola pikir, sosial dan karakter. Semakin berkembangnya zaman maka semakin banyak juga universitas yang berdiri didalam negeri maupun diluar negeri maka dari itu dibuatlah Penelitian yang bertujuan untuk menentukan universitas terbaik dari 2000 data universitas teratas didunia. Data study ini dikutip dari Website kaggle.com/datasets. Metode yang digunakan ialah metode algoritma K-Means lalu diolah dengan aplikasi rapidminer. Bersumber dari hasil uji bisa disimpulkan maka yang terbaik di cluster 2 adalah Harvard University dengan 667 Universitas , di cluster 1 University of Haifa dengan 667 Universitas, dan di cluser 0 National Chung cheng University dengan 666 Unitersitas.
Keywords
Full Text:
PDFReferences
N. Rohmawati, S. Defiyanti, and M. Jajuli, “Implementasi Algoritma K-Means Dalam Pengklasteran Mahasiswa Pelamar Beasiswa,” J. Ilm. Teknol. Infomasi Terap., vol. 1, no. 2, 2015.
H. Susanto and S. Sudiyatno, “Data mining untuk memprediksi prestasi siswa berdasarkan sosial ekonomi, motivasi, kedisiplinan dan prestasi masa lalu,” J. Pendidik. Vokasi, vol. 4, no. 2, pp. 222–231, 2014, doi: 10.21831/jpv.v4i2.2547.
T. H. Sardar and Z. Ansari, “An analysis of MapReduce efficiency in document clustering using parallel K-means algorithm,” Futur. Comput. Informatics J., vol. 3, no. 2, pp. 200–209, 2018, doi: 10.1016/j.fcij.2018.03.003.
G. Gustientiedina, M. H. Adiya, and Y. Desnelita, “Penerapan Algoritma K-Means Untuk Clustering Data Obat-Obatan,” J. Nas. Teknol. dan Sist. Inf., vol. 5, no. 1, pp. 17–24, 2019, doi: 10.25077/teknosi.v5i1.2019.17-24.
V. N. Sari, Y. Yupianti, and D. Maharani, “Penerapan Metode K-Means Clustering Dalam Menentukan Predikat Kelulusan Mahasiswa Untuk Menganalisa Kualitas Lulusan,” JURTEKSI (Jurnal Teknol. dan Sist. Informasi), vol. 4, no. 2, pp. 133–140, 2018.
R. R. Putra and C. Wadisman, “Implementasi Data Mining Pemilihan Pelanggan Potensial Menggunakan Algoritma K Means,” INTECOMS J. Inf. Technol. Comput. Sci., vol. 1, no. 1, pp. 72–77, 2018.
E. Irfiani and S. S. Rani, “Algoritma K-Means Clustering untuk Menentukan Nilai Gizi Balita,” JUSTIN (Jurnal Sist. dan Teknol. Informasi), vol. 6, no. 4, pp. 165–172, 2018.
C. V. L. N. Abadi and K. L. K. Malang, “BUKU MODUL VISUALISASI DATA MENGGUNAKAN DATA STUDIO,” 2022.
M. N. M. Ediyanto and N. Satyahadewi, “Pengklasifikasian Karakteristik Dengan Metode K-Means Cluster Analysis,” Bimaster Bul. Ilm. Mat. Stat. dan Ter., vol. 2, no. 02, 2013.
A. Sulistiyawati and E. Supriyanto, “Implementasi Algoritma K-means Clustring dalam Penetuan Siswa Kelas Unggulan,” J. Tekno Kompak, vol. 15, no. 2, pp. 25–36, 2021.
S. Muharni, S. Andriyanto, and D. Naista, “IMPLEMENTASI DEMPSTER SHAFER UNTUK MENDIAGNOSA GANGGUAN KEHAMILAN PADA IBU,” J. Inform., vol. 21, no. 2, pp. 146–160, 2021.
Y. A. Priambodo and S. Y. J. Prasetyo, “Pemetaan Penyebaran Guru di Provinsi Banten dengan Menggunakan Metode Spatial Clustering K-Means (Studi kasus: Wilayah Provinsi Banten),” Indones. J. Comput. Model., vol. 1, no. 1, pp. 18–27, 2018.
DOI: https://doi.org/10.30873/ji.v22i2.3324
Jurnal Informatika is abstracting and indexing in the following databases:
.png)
JURNAL INFORMATIKA
Dikelola Oleh: Lembaga Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat (LPPM)
Diterbitkan Oleh: Institut Informatika dan Bisnis Darmajaya
Alamat: Jl. Z.A. Pagar Alam No. 93 Gedong Meneng, Bandar Lampung Lampung
Website: jurnal.darmajaya.ac.id
Email: lp4mjurin@gmail.com
Jurnal Informatika is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.