IMPLEMENTASI DATA MINING UNTUK MEMPERKIRAKAN MASA STUDI MAHASISWA DENGAN METODE K- NEAREST NEIGHBOR (K-NN)

Yuliyanti, Sri - 165610122 (2018) IMPLEMENTASI DATA MINING UNTUK MEMPERKIRAKAN MASA STUDI MAHASISWA DENGAN METODE K- NEAREST NEIGHBOR (K-NN). Skripsi thesis, STMIK AKAKOM YOGYAKARTA.

Preview	Text 1_165610122_HALAMAN_DEPAN.pdf - Published Version Download (610kB) | Preview
Preview	Text 2_165610122_BAB_I.pdf - Published Version Download (94kB) | Preview
Preview	Text 3_165610122_BAB_II.pdf - Published Version Download (169kB) | Preview
	Text 4_165610122_BAB_III.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (472kB) | Request a copy
	Text 5_165610122_BAB_IV.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (285kB) | Request a copy
Preview	Text 6_165610122_BAB_V.pdf - Published Version Download (66kB) | Preview
Preview	Text 7_165610122_DAFTAR PUSTAKA.pdf - Published Version Download (70kB) | Preview
Preview	Text 8_16560122_CARA_MENJALANKAN_PROGRAM.pdf - Published Version Download (90kB) | Preview
	Text 9_16560122_LISTING_PROGRAM.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (251kB) | Request a copy

Abstract

Dalam sistem pendidikan tinggi, kelulusan mahasiswa merupakan aspek penting yang berpengaruh pada keberlangsungan institusi. Seperti STMIK Akakom Yogyakarta yang memiliki mahasiswa baru sebanyak 450 – 500 orang setiap tahun. Dengan jumlah tersebut, terdapat kemungkinan mahasiswa yang tidak lulus tepat waktu sesuai dengan jenjang pendidikannya yang menyebabkan penumpukan mahasiswa karena tidak sesuai jumlah mahasiswa masuk dan lulus. Permasalahan tersebut dapat dianalisis dari data yang tersimpan di basisdata akademik perguruan tinggi. Data tersebut dapat dieksplorasi sehingga menghasilkan pola yang dapat bermanfaat. Data Mining dapat digunakan untuk menemukan pola, hubungan dalam data yang berjumlah besar. Salah satu teknik data mining adalah K-Nearest Neighbor yang diterapkan dalam memprediksi masa studi mahasiswa dengan Euclidean Distance sebagai rumus perhitungan jarak. Atribut yang digunakan adalah indeks prestasi semester 1 sampai dengan 4 dan total sistem kredit semester(sks) yang telah ditempuh pada semester ke– 4. Berdsarkan hasil pengujian yang dilakukan terhadap 20 mahasiswa sebagai data testing, diperoleh hasil akurasi tertinggi sebesar 70% yang dicapai pada nilai k =20, k=25, dan k=30. Kata kunci : Data mining, K- Nearest Neighbor (K-NN), mahasiswa, masa studi

Item Type:	Thesis (Skripsi)
Additional Information:	Pembimbing: Fx. Henry Nugroho, S.T., M.Cs.
Uncontrolled Keywords:	Data mining, K- Nearest Neighbor (K-NN), mahasiswa, masa studi
Subjects:	A Karya Umum (General) > Ilmu Komputer (Computer Science) > Program Aplikasi
Divisions:	Jenjang Strata Satu > Sistem Informasi (Information System)
Depositing User:	Users 3161 not found.
Date Deposited:	19 Feb 2018 06:33
Last Modified:	19 Feb 2018 06:33
URI:	http://eprints.akakom.ac.id/id/eprint/7168

Actions (login required)

View Item