Pengklasteran Mahasiswa UNTAN Berdasarkan IPK Menggunakan Metode Fuzzy C-Means

Firma Hariyadi, Herry Sujaini, Anggi Srimurdianti Sukamto

Abstract


Clustering merupakan salah satu metode data mining. Clustering berguna untuk mengelompokkan data (objek) yang didasarkan pada informasi yang ditemukan dalam dua data yang menggambarkan objek tersebut dan hubungan diantaranya. Mahasiswa dituntut untuk aktif dalam proses belajar mengajar melalui media yang ada. Keberhasilan mahasiswa dalam bidang akademik ditandai dengan prestasi akademik yang dicapai, ditunjukkan melalui indek prestasi (IP) maupun indek prestasi kumulatif (IPK). Jumlah data yang banyak ini membuka peluang untuk menghasilkan informasi yang berguna untuk pihak universitas, fakultas dan prodi. Penelitian ini bertujuan untuk menghasilkan aplikasi pengklasteran mahasiswa berdasarkan nilai IPK dan nilai IPS dengan menerapkan metode fuzzy c-means. Fuzzy C-means menerapkan pengelompokan fuzzy, dimana setiap data dapat menjadi anggota dari beberapa cluster dengan derajat keanggotaan yang berbeda-beda pada setiap cluster. Metode Partition Coeffiecient Index (PCI) merupakan proses pengujian  validasi fuzzy clustering dengan menghitung koefisien partisi atau PC sebagai  evaluasi nilai derajat keanggotaan, tanpa memandang vector (data) yang biasa mengandung informasi. Berdasarkan hasil pengujian dengan perhitungan metode Partition Coeffiecient Index (PCI) yang telah dilakukan, diketahui bahwa perbedaan hasil evaluasi dapat terjadi antara cluster. Perbedaan hasil evaluasi Partition Coeffiecient Index (PCI) disebabkan oleh jumlah cluster. Hasil dari pengujian Partition Coeffiecient Index (PCI), dapat diketahui bahwa banyaknya cluster menentukan nilai evaluasi cluster. Semakin tinggi nilai kualitas evaluasi cluster, maka akan semakin baik pula tingkat kemiripan suatu cluster.

Keywords


Evaluasi ipk; Clustering; Fuzzy C-means; Partition Coeffiecient Index (PCI)

Full Text:

PDF

References


B. R. Islamiati, “Implementasi Logika Fuzzy Dalam Recruitment Asisten Laboratorium Menggunakan Metode C-Means (Studi Kasus: Teknik Informatika Universitas Tanjungpura),” Jurnal Sistem dan Informasi (JUSTIN), 2015.

A. B. Dermawan and T. Djatna, “Optimasi Fuzzy C-Means Clustering Untuk Data Besar dengan Pemrograman R,” UNSIKA, pp. 128-134, 2016.

M. G. S. Sadewo, A. P. Windarto and A. Wanto, “Penerapan Algoritma Clustering Dalam Mengelompokkan Banyaknya Desa/Kelurahan Menurut Upaya Antisipasi / Migasi Bencana Aalam Menurut Provinsi Dengan K-Means,” KOMIK (Konferensi Nasional Teknologi Informasi dan Komputer), vol. 2, no. 1, pp. 348-357, 2018.

D. E. R. ,. M. A. F. Vina Adelina1, “Klasifikasi Tingkat Risiko Penyakit Stroke Menggunakan Metode GAFuzzy Tsukamoto,” Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, vol. 2, no. 9, pp. 3015-3021, 2019.

“Penerapan Logika Fuzzy Dalam Sistem Prakiraan Cuaca Brbasis Mikrokontroler,” Jurnal Coding, Sistem Komputer Untan, vol. 5, no. 2, pp. 119-128, 2017.

S. Kusumadewi and I. Guswaludin, “Oleh sebab itu suatu dapat dikatakan sebagian benar sebagian salah pada waktu yang sama,” Media Informatika, vol. 5, no. 1, pp. 25-38, 2005.

I. Zulkarnain, Z. Azmi, A. Pranata and F. R. Hidayat, “Sistem Kendali Temperature dan Humadity Pada Kotak Penyimpanan Kamera DSLR Menggunakan Metode Fuzzy Berbasis Arduino,” Sains dan Komputer (SAINTIKOM), vol. 18, no. 1, pp. 75-81, 2019.

M. N. Sutoyo and A. T. Sumpala, “Penerapan Fuzzy C-Means untuk Deteksi Dini Kemampuan Penalaran Matematis,” Scientific Journal of Informatics, vol. 2, no. 2, pp. 129-136, 2015.

A. K. Muchsin and M. Sudarma, “Penerapan Fuzzy C-Means Untuk Penentuan Besar Uang Kuliah Tunggal Mahasiswa Baru,” LONTAR KOMPUTER, vol. 6, no. 3, pp. 175-184, 2015.

F. W. Nugraha, S. Fauziati and A. E. Permanasari, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Varietas Kelapa Sawit Dengan Metode Fuzzy C-Means,” Seminar Nasional Inovasi Dan Aplikasi Teknologi Di Industri 2017, pp. B25.1-B25.8, 2017.

M. A. Rosid, “Implementasi JSON untuk Minimasi Penggunaan Jumlah Kolom Suatu Tabel Pada Database PostgreSQL,” Journal Of Informatics, Network, and Computer Science, vol. 1, no. 1, pp. 33-42, 2016.

R. Purnomo and A. Nurdin, “Aplikasi Layanan Delivery Order Berbasis Web Pada Rumah Makan Podoketo,” semanTIK, vol. 3, no. 2, pp. 22-30, 2017.

Ambarwati, Wiryasaputra, & Puspasari, “Pembangunan Modul Pembelajaran Bahasa Inggris Menggunakan Grammar Translation Method Berbrasis Android,” ULTIMATICS, 83-91, 2016.

Nur, B. T., Rusydi2, A. N., & Wicaksono, A. S. “Pengembangan Sistem Informasi Geografis Berbasis Website (WEBGIS) Untuk Simulasi Pemetaan Daerah Genangan Banjir Rob Menggunakan Metode Neighbourhood Analysis (Studi Kasus : Pantai Utara Kota Surabaya).” Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, 5892-5901, 2018.

Ramadhan, Efendi, & Mustakim, “Perbandingan K-Means dan Fuzzy C-Means untuk Pengelompokan Data User Knowledge Modeling,” Seminar Nasional Teknologi Informasi, Komunikasi dan Industri (SNTIKI), 219, 2017.




DOI: http://dx.doi.org/10.26418/justin.v8i2.36506

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2020 Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi (JUSTIN)

ara komputer
View My Stats

Creative Commons License
All article in Justin is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License