PENERAPAN DATA MINING DALAM PENGELOMPOKAN KELAS MAHASISWA BERDASARKAN HASIL UJIAN SARINGAN MASUK DENGAN ALGORITMA K-MEANS

  • Syahputra T
N/ACitations
Citations of this article
47Readers
Mendeley users who have this article in their library.

Abstract

Pengolahan data mahasiswa perlu dilakukan untuk mengetahui informasi penting berupa pengetahuan baru. Informasi mengenai pengelompokan data mahasiswa berdasarkan nilai ujian. Pengetahuan baru tersebut dapat membantu pihak kampus dalam menentukan kelas baru bagi calon mahasiswa baru dengan tepat. Dalam pengelompokan kelas mahasiswa dengan metode clustering  yang mengikuti ujian saringan masuk berdasarkan nilai yang dihasilkan setiap calon mahasiswa maka akan ditentukan kelas sesuai jurusan yang mereka ambil tanpa ada manipulasi dan informasi hasil nilai dapat di kirim kepada calon mahasiswa

Cite

CITATION STYLE

APA

Syahputra, T. (2019). PENERAPAN DATA MINING DALAM PENGELOMPOKAN KELAS MAHASISWA BERDASARKAN HASIL UJIAN SARINGAN MASUK DENGAN ALGORITMA K-MEANS. JURTEKSI (Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi), 5(2), 161–166. https://doi.org/10.33330/jurteksi.v5i2.350

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