Penerapan Data Mining Dalam Pengelompokkan Data Nilai Siswa Untuk Penentuan Jurusan Siswa Pada SMA Tamora Menggunakan Algoritma K-Means Clustering

Authors

  • Yohanni Syahra STMIK Triguna Dharma

DOI:

https://doi.org/10.53513/jis.v17i2.70

Keywords:

Penentuan Jurusan, Clustering, Algoritma K-Means

Abstract

Penjurusan siswa Sekolah Menengah Atas merupakan usaha peningkatan kualitas pendidikan yang langsung berkenaan dengan siswa sebagai salah satu bagian dari peningkatan SDM. Penentuan jurusan yang dilakukan selama ini mempunyai banyak kelemahan, antara lain berdasarkan keinginan siswa tanpa melihat latar belakang nilai akademisnya dan tidak ada acuan yang yang jelas untuk melakukan pengelompokkan data nilai siswa.Untuk dapat menyelesaikan permasalahan yang ada maka dibuatlah sebuah sistem untuk pengelompokkan nilai siswa untuk penentuan jurusan dengan menerapkan salah satu metode Clustering dan algoritma yang digunakan adalah Algoritma K-Means untuk mengidentifikasi objek yang serupa dengan memperhatikan beberapa kriteria.Dengan demikian hasil dari pengelompokan yang telah dirancang akan membantu pihak SMA Tamora dalam proses Pengelompokkan nilai Siswa untuk penentuan Jurusan yang sesuai dengan kriteria, sehinga pengelompokan dapat dilakukan lebih cepat, tepat dan akurat serta terhindar dari kesalahan

References

A.M. Hirin. 2012. VB.Net 2010. ANDI : Yogyakarta

Hermawati, FA, 2013. Data Mining. ANDI : Yogyakarta.

Nofriansyah, D, 2015. Algoritma Data Mining Dan Pengujiannya. Deepublish

Ong Jhon Oscar. 2013. Implementasi Algoritma K-Means Clustering Untuk Menentukan Strategi Marketing President University. Bekasi : Jurnal

Prasetyo, Eko, 2012. Konsep Dasar Data Mining Menggunakan Matlab. ANDI : Yogyakarta

Rosa A.S & M.Shalahudin. 2013. Rekayasa Perangkat Lunak.Informatika : Bandung.

Sulindawaty dan Fathoni, M, 2010. Pengantar Analisa Perancangan Sistem. (Jurnal SAINTIKOM Vol. 9, No 2) hal 14-17

Tohari, Hamim, 2014. Analisis Serta Perancangan Sistem Informasi Melalui Pendekatan UML. ANDI : Yogyakarta

Downloads

Published

2018-08-08