Klasterisasi Menggunakan Algoritma K-Means Clustering untuk Memprediksi Waktu Kelulusan Mahasiswa

Hendro Priyatman, Fahmi Sajid, Dannis Haldivany

Abstract


Prediksi waktu kelulusan mahasiswa bertujuan memberikan sarana untuk mengetahui perkiraan waktu lulus mahasiswa dengan melihat mahasiswa-mahasiswa mana saja yang masuk kedalam suatu cluster tertentu berdasarkan parameter IPK dan kehadiran. Penelitian ini menerapkan algoritma K-Means.Algoritma K-Means merupakan model cendroid. Model cendroid adalah model yang menggunakan cendroid untuk membuat cluster. K-Means merupakan salah satu metode clustering non hirarki yang berusaha mempartisi data yang ada ke dalam bentuk satu atau lebih cluster. Metode ini mempartisi data ke dalam cluster sehingga data yang memiliki karakteristik yang sama dikelompokkan ke dalam satu cluster yang sama dan data yang mempunyai karateristik yang berbeda dikelompokan ke dalam cluster yang lain. Penelitian ini diharapkan dapat membantu pihak kampus maupun mahasiswa untuk memprediksi tingkat kelulusan tepat waktu dan untuk meningkatkan reputasi bagi pihak kampus itu sendiri dan kelulusan tepat waktu bagi mahasiswa supaya kelulusan mereka tidak terlambat, selain itu pihak kampus bisa melakukan hal-hal yang perlu dilakukan apabila mereka di prediksi lulus tidak tepat waktu seperti dengan melakukan bimbingan dan hal lainnya.

Full Text:

PDF

References


T. Rismawan S. Kusumadewi, K-Means Untuk Pengelompokan Mahasiswa Berdasarkan Nilai Body Mass Index (BMI) dan Ukuran Kerangka: Yogyakarta, 2008.

F.N.R. Fauzan, J. Aziz, B.D. Setiawan, dan I. Arwani, “Implementasi Algoritma K-Means untuk Klasterisasi Kinerja Akademik Mahasiswa”, Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, vol. 2. No. 6, 2018.

S. Sulistyowati, B.E. Ketherin, A.A. Arifiyanti, dan A, Sodik. Analisa Segmentasi Konsumen Menggunakan Algoritma K-Means Clustering, Prosiding Seminar Nasional Sains dan Teknologi Terapan VI (SNTEKPAN VI), 2018

Ong J.O, "Implementasi Algoritma K-Means Clustering Untuk Menentukan Strategi Marketing President University", Jurnal Ilmiah Teknik Industri, Vol. 12, No. 1, pp 10-20, Juni. 2013.

A. Bastian, “Penerapan Algoritma K-Means Clustering Analysis Pada Penyakit Menular Manusia (Studi Kasus Kabupaten Majalengka)”, Jurnal Sistem Informasi, vol. 14, no. 1, pp. 28-34, Apr. 2018.

Handoyo .R , M. Rumani .R, dan Nasution S.M, "Perbandingan Metode Clustering Menggunakan Metode Single Linkage Dan K - Means Pada Pengelompokan Dokumen", Jurnal SIFO Mikroskil, Vol 15, No. 1, pp 73-82, Oktober. 2014.

Khotimah T, "Pengelompokan Surat Dalam Al Qur’an Menggunakan Algoritma K-Means", Jurnal Simetris, Vol 5, No. 1, pp 83-88, April. 2014.

E. Irfiani, S.S. Rani, “Algoritma K-Means Clustering untuk Menentukan Nilai Gizi Balita”, Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi (JUSTIN), Vol. 6, No. 4, 2018.

Asroni, R. Adrian, "Penerapan Metode K-Means untuk Clustering Mahasiswa Berdasarkan Nilai Akademik dengan Weka Interface Studi Kasus Pada Jurusan Teknik Informatika UMM Magelang", Jurnal Ilmiah Semesta Teknika , Vol. 18, No. 1, pp. 76-82, 2015.

Widodo dan D.Wahyuni, "Implementasi Algoritma K-Means Clustering Untuk Mengetahui Bidang Skripsi Mahasiswa Multimedia Pendidikan Teknik Informatika Dan Komputer Universitas Negeri Jakarta", JURNAL Pendidikan Teknik Informatika dan Komputer, Vol 1 No 2, 2017.

B. Poerwanto, R.Y. Fa’rifah, “Analisis Cluster K-Means Dalam Pengelompokan Kemampuan Mahasiswa”, Indonesian Journal of Fundamental Sciences (IJFS), Vol. 2, No. 2, 2016.

Rosmini, A. Fadlil, dan Sunardi, Implementasi Metode K-Means Dalam Pemetaan Kelompok Mahasiswa Melalui Data Aktivitas Kuliah, IT Journal Research and Development, Vol.3, No.1, Agustus 2018

Jain. Data clustering: 50 years beyond K-means. 2009.

E. Muningsih1 dan S. Kiswati. “Penerapan Metode K-Means Untuk Clustering Produk Online Shop Dalam Penentuan Stok Barang”, Jurnal Bianglala Informatika, Vol. 3, No. 1, 2015.

M. Anggara, H. Sujaini, H. Nasution, "Pemilihan Distance Measure Pada K-Means Clustering untuk Pengelompokkan Member DiAlvaro Fitness", Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi (JUSTIN), Vol. 4, No. 1, 2016.




DOI: http://dx.doi.org/10.26418/jp.v5i1.29611

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.  
  View My Stats