METODE K-MEANS UNTUK SISTEM INFORMASI PENGELOMPOKAN MAHASISWA BARU PADA PERGURUAN TINGGI

Muhammad Setiawan, Fitria -

Abstract


Beberapa teknik clusteing yang paling sederhana dan umum dikenal adalah clustering k-means. Dalam teknik k-means akan mengelompokkan objek kedalam k atau kelompok klaster. Dengan itu maka menggunakan metode k-means dapat  mengelompkkan mahasiswa baru dan pengelompokan kelas sesuai prestasi di Institut Informatika dan Bisnis Darmajaya.Clustering merupakan suatu metode untuk mencari dan mengelompokkan data yang memiliki kemiripan karakteristik antara satu data dengan data yang lain. Algoritma k-meanas merupakan algoritma pengelompokan iteratif yang melakukan partisi set data kedalam sejumlah kelompok yang sudah di tetapkan di awal. Data-data yang memiliki karakteristik yang sama dikelompokan dalam satu cluster dan data yang memiliki karakteristik yang berbeda dikelompokan dengan cluster yang lain sehingga data yang berada dalam satu cluster memiliki tingkatan variasi yang kecil.Hasil dari pengelompokkan dengan metode k-means yaitu pengelompokkan mahasiswa baru dan pengelompokan kelas sesuai tingkatan prestasi.

 

Kata Kunci : K-Means,Clustering, Prestasi

 


Full Text:

PDF

Refbacks

  • There are currently no refbacks.



Prosiding Seminar Nasional Darmajaya is abstracting and indexing in the following databases:


PROSIDING SEMINAR NASIONAL DARMAJAYA

Diatur Oleh: Lembaga Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat (LPPM)

Diterbitkan Oleh: IIB Darmajaya
Alamat: Jl. Z.A. Pagar Alam No. 93 Gedong Meneng, Bandar Lampung Lampung
Website: jurnal.darmajaya.ac.id

E-mail: ProsidingSemnasDJ@darmajaya.ac.id