Optimalisasi K-MEDOID dalam Pengklasteran Mahasiswa Pelamar Beasiswa dengan CUBIC CLUSTERING CRITERION

Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi

View Publication Info
 
 
Field Value
 
Title Optimalisasi K-MEDOID dalam Pengklasteran Mahasiswa Pelamar Beasiswa dengan CUBIC CLUSTERING CRITERION
 
Creator Defiyanti, Sofi
Jajuli, Mohamad
Rohmawati, Nurul
 
Subject teknik informatika; ilmu komputer; data mining
beasiswa, clustering, data mining, K-Medoids, Cubic Clustering Criterion (CCC)
 
Description Beasiswa merupakan salah satu bantuan belajar yang diberikan kepada mahasiswa. Salah satu beasiswa yang ada adalah beasiswa yang diberikan oleh negara dengan nama Bantuan Belajar Mahasiswa (BBM). Pengelompokan data mahasiswa penerima beasiswa berguna untuk menentukan mahasiswa yang berhak, dipertimbangkan atau tidak berhak. Dengan pengelompokan mahasiswa penerima beasiswa ini dapat memudahkan pihak tata usaha dalam menentukan penerima beasiswa khususnya beasiswa BBM. Pengelompokan tersebut dalam dilakukan dengan menggunakan teknik klustering berbasis partisi yaitu dengan algoritma K-Medoids.  Data-data yang didapat untuk dilakukan pengelompokan terdiri dari atribut SKS, IPK, Tanggungan orang tua dan jumlah penghasilan orang tua. Dari data-data yang didapat memiliki nilai yang beragam dan memiliki rentang satu dengan yang lainnya berjauhan. Maka dilakukan tiga buah skenario, yaitu 1: semua data yang didapat dilakukan pengelompokan dengan K-Medoids, 2 : sebagian data yang didapat dilakukan kodefikasi, 3 : semua data yang ada dilakukan kodefikasi. Dari ketiga skenario yang dilakukan didapat nilai Cubic Clustering Criterion (CCC). Dataset kodifikasi keseluruhan menunjukkan nilai CCC berada diantara 2 sampai 3 ini menunjukkan bahwa dataset kodifikasi keseluruhan mempunyai keseragaman yang baik. Hal ini dikarenakan semua nilai pada setiap atribut memiliki nilai yang hampir sama. 
 
Publisher Jurusan Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Andalas
 
Contributor
 
Date 2017-05-05
 
Type info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
Artikel yang dipeer-review
 
Format application/pdf
 
Identifier http://teknosi.fti.unand.ac.id/index.php/teknosi/article/view/222
10.25077/TEKNOSI.v3i1.2017.211-218
 
Source Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi; Vol 3, No 1 (2017): April 2017; 211-218
Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi; Vol 3, No 1 (2017): April 2017; 211-218
2476-8812
2460-3465
 
Language ind
 
Relation http://teknosi.fti.unand.ac.id/index.php/teknosi/article/view/222/109
 
Rights Copyright (c) 2017 Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi
http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
 

Contact Us

The PKP Index is an initiative of the Public Knowledge Project.

For PKP Publishing Services please use the PKP|PS contact form.

For support with PKP software we encourage users to consult our wiki for documentation and search our support forums.

For any other correspondence feel free to contact us using the PKP contact form.

Find Us

Twitter

Copyright © 2015-2016 Simon Fraser University Library