Detail Cantuman Kembali
KLASIFIKASI DATA MINING UNTUK MENGELOMPOKKAN DATA NILAI TRY OUT SISWA MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MENS CLUSTERING
- Bagikan:
Metode K-Means merupakan algoritma umum yang digunakan untuk
melakukan pengelompokkan/clustering dokumen. Pengelompokkan yang
berulang-ulang akan menambah akurasi pada dokumen yang diproses
menggunakan metode K-Means. Uji coba metode K-Means pada penelitian untuk
mengelompokkan nilai siswa yang mengikuti try-out, bertujuan untuk melihat
akurasi pada metode K-Means dalam melakukan proses pengelompokkan, dengan
menggunakan data nilai try-out siswa yang mengikuti ujian.
Untuk melakukan uji coba algoritma K-Means, perlu dibuat sebuah aplikasi
yang mampu melihat proses perpindahan data nilai try-out dengan lengkap dan
dapat melakukan proses K-Means yang lebih cepat dan mudah untuk diproses
dalam sistem. Aplikasi dibuat menggunakan bahasa pemrograman Java Net Beans,
Java Net Beans digunakan untuk menginputkan data nilai try-out dan memproses
clustering nilai try-out. Aplikasi ini dapat digunakan user yang sudah terdaftar
dalam databases. Databases yang digunakan dalam aplikasi ini menggunakan
XAMPP, sebagai tempat untuk menyimpan data user, data siswa, data nilai try-out
dan hasil dari proses.
Aplikasi yang dihasilkan dalam proses pengclusteran menggunakan
algoritma K-Means untuk mengelompokkan nilai try-out. Mampu membaca
perpindahan data nilai try-out, hingga proses data berhenti dan menghasilkan data
yang dapat dilihat untuk membagi kriteria siswa menjadi 3 kelompokan.
Kata kunci : K-means, Java, Clustering, Nilai, TryOut.
043 Alg K R.1
NONE
Text Skripsi
Indonesia
UNIVERSITAS TEKNOLOGI DIGITAL INDONESIA (UTDI)
2022
Yogyakarta
LOADING LIST...
LOADING LIST...