Implementasi Metode K-Means Untuk Pengelompokkan Rekomendasi Tugas Akhir

  • Haviluddin H
  • Patandianan S
  • Putra G
  • et al.
N/ACitations
Citations of this article
283Readers
Mendeley users who have this article in their library.

Abstract

Tugas akhir (TA) merupakan salah satu syarat dalam penyelesaian jenjang pendidikan formal di suatu perguruan tinggi. Namun, kebanyakan mahasiswa mengalami kesulitan dalam menentukan area penelitian sehingga TA yang diambil kurang atau tidak sesuai dengan kemampuan mereka. Penelitian ini bertujuan untuk merekomendasikan area penelitian TA bagi mahasiswa berdasarkan data nilai A, B dan C pada 10 Mata Kuliah Wajib (MKW) yang diperoleh selama 6 semester untuk angkatan 2015, 2016, 2017 dan 2018 pada mahasiswa Program Studi Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Mulawarman. Analisa pengelompokkan menggunakan metode K-Means. Berdasarkan percobaan, pengelompokkan area penelitian TA dilakukan dengan 3 cluster (C), yaitu C1 adalah sedikit, beranggotakan 1 MKW; C2 adalah sedang, beranggotakan 6 MKW; dan C3 adalah banyak, beranggotakan 3 MKW telah diperoleh. Pengujian akurasi cluster menggunakan metode Sum of Squared Errors (SSE) sebesar 0.6566 dan metode Silhouette Coefficient (SC) sebesar 5.8329 telah didapatkan. Hal ini menunjukkan bahwa nilai MKW juga memiliki pengaruh dalam menentukan TA.

Cite

CITATION STYLE

APA

Haviluddin, H., Patandianan, S. J., Putra, G. M., Puspitasari, N., & Pakpahan, H. S. (2021). Implementasi Metode K-Means Untuk Pengelompokkan Rekomendasi Tugas Akhir. Informatika Mulawarman : Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer, 16(1), 13. https://doi.org/10.30872/jim.v16i1.5182

Register to see more suggestions

Mendeley helps you to discover research relevant for your work.

Already have an account?

Save time finding and organizing research with Mendeley

Sign up for free