Rancang bangun sistem rekomendasi pemetaan asal daerah mahasiswa dengan algoritma k-means clustering (studi kasus: umn)

Julia, Julia (2016) Rancang bangun sistem rekomendasi pemetaan asal daerah mahasiswa dengan algoritma k-means clustering (studi kasus: umn). Bachelor Thesis thesis, Universitas Multimedia Nusantara.

[img]
Preview
Text
HALAMAN AWAL.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (846kB) | Preview
[img]
Preview
Text
BAB I.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (837kB) | Preview
[img]
Preview
Text
BAB II.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (996kB) | Preview
[img]
Preview
Text
BAB III.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (3MB) | Preview
[img] Text
BAB IV.pdf
Restricted to Registered users only
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (2MB)
[img]
Preview
Text
BAB V.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (633kB) | Preview
[img]
Preview
Text
DAFTAR PUSTAKA.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (753kB) | Preview
[img] Text
LAMPIRAN.pdf
Restricted to Registered users only
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (732kB)

Abstract

Mahasiswa Universitas Multimedia Nusantara setiap tahunnya terus bertambah. Hal ini membuat data mahasiswa semakin banyak. Jika diolah dengan baik, akan didapatkan informasi tersembunyi dari data tersebut sehingga berguna bagi pihak universitas. Pengolahan data dapat dilakukan dengan teknik data mining. Clustering merupakan sebuah teknik data mining untuk mengelompokkan sekumpulan objek yang serupa antara satu dengan yang lain ke dalam kelompok. K-Means merupakan salah satu algoritma dalam teknik clustering yang dapat menyesuaikan program pasar yang cocok untuk masing-masing segmen setiap pelanggan. Oleh karena itu, dibuatlah sistem rekomendasi untuk membantu pihak marketing UMN. Pada penelitian ini, terdapat 2 (dua) bagian, dimana admin dapat melakukan modifikasi data dan user hanya dapat melihat hasil dari clustering dalam bentuk peta maupun chart. Chart tersebut menampilkan 5 (lima) provinsi tertinggi dari setiap jurusan yang ada. Tingkat akurasi yang didapatkan dalam penelitian ini sebesar 57.14%.

Item Type: Thesis (Bachelor Thesis)
Subjects: 000 Computer Science, Information and General Works > 000 Computer Science, Knowledge and Systems > 005 Computer Programming > 005.2 Programming for Specific Computers, Algorithm, HTML, PHP, java, C++
600 Technology (Applied Sciences) > 660 Chemical Engineering > 661 Technology of Industrial Chemicals
Divisions: Faculty of Engineering & Informatics > Informatics
Depositing User: Administrator UMN Library
Date Deposited: 19 Jul 2017 01:20
Last Modified: 05 Apr 2023 04:48
URI: https://kc.umn.ac.id/id/eprint/1193

Actions (login required)

View Item View Item