ANALISIS DATA MINING BERBASIS K-MEANS CLUSTERING DALAM PENENTUAN SISWA UNGGULAN DI SMPN 14 KOTA TASIKMALAYA

Silva, Rika (2024) ANALISIS DATA MINING BERBASIS K-MEANS CLUSTERING DALAM PENENTUAN SISWA UNGGULAN DI SMPN 14 KOTA TASIKMALAYA. Sarjana thesis, Universitas Siliwangi.

[img] Text
01.COVER.pdf
Download (123kB)
[img] Text
02.LEMBAR PENGESAHAN TUGAS AKHIR.pdf
Download (325kB)
[img] Text
03.LEMBAR PENGESAHAN PENGUJI.pdf
Download (229kB)
[img] Text
04.LEMBAR PERNYATAAN KEASLIAN.pdf
Download (284kB)
[img] Text
05.ABSTRAK.pdf
Download (228kB)
[img] Text
06.ABSTRACK.pdf
Download (211kB)
[img] Text
07.HALAMAN PERSEMBAHAN DAN MOTO.pdf
Download (297kB)
[img] Text
08.KATA PENGANTAR.pdf
Download (428kB)
[img] Text
09.DAFTAR ISI.pdf
Download (351kB)
[img] Text
10.DAFTAR GAMBAR.pdf
Download (136kB)
[img] Text
11.DAFTAR TABEL.pdf
Download (119kB)
[img] Text
12.DAFTAR LAMPIRAN.pdf
Download (29kB)
[img] Text
13.BAB I.pdf
Download (1MB)
[img] Text
14.BAB II.pdf
Download (4MB)
[img] Text
15.BAB III.pdf
Download (874kB)
[img] Text
16.BAB IV.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (3MB)
[img] Text
17.BAB V.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (475kB)
[img] Text
18.DAFTAR PUSTAKA.pdf
Download (575kB)
[img] Text
19.LAMPIRAN.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (1MB)

Abstract

Di dunia pendidikan seringkali terjadi permasalahan bagaimana cara menentukan. tingkat prestasi murid dengan kategori rendah, cukup, dan tinggi serta menemukan kozunk mand unggulan dalaus celas proses Data mining dengan menerapkan algoritma K-Means dilakukkan untuk mengelompokkan data kedalam bentuk satu atau lebih kelompok, dimana dara yang memiliki representative persamaan dikelompokkan dalam satu kelompok dan data yang memiliki perbedaan masuk kedalam kelompok yang lain. Pengeloenpokan data siswa dilakukan untuk memudahkan sekolah dalam memfasilitasi siswa berdasarkan perbedaan kemampuannya dalam belajar dan mengikuti pembelajaran yang terdiri dan kelompok atau kelas siswa unggulan dun regular. Penelitian ini menggunakan metode alporiuma k-means clustering yang menghasilkan pengelompokan cluster unggulan dan regular yang akurat sehingga mampu menjadi untuk pengambilan keputusan dalam menentukan siswa saja yang menjadi siswa unggulan, dan siswa regular. Dari hasil penelitian didapat bahwa sisan unggulan sebanayak 108 siswa dan siswa regular 122 siswa. Kata kunci: K-Means Chustering, Data Mining, Siswa Unggalan, Rapidminer

Item Type: Thesis (Sarjana)
Subjects: Z Bibliography. Library Science. Information Resources > Z665 Library Science. Information Science
Divisions: Fakultas Teknik > Informatika
Depositing User: Rema Puri Irma Sri Katon
Date Deposited: 28 Aug 2024 03:22
Last Modified: 28 Aug 2024 03:22
URI: http://repositori.unsil.ac.id/id/eprint/13686

Actions (login required)

View Item View Item