Path: Top -> S1-Final Project -> Teknik Informatika -> 2019
PENERAPAN DATA MINING MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING UNTUK MENUNJANG PEMILIHAN STRATEGI PROMOSI SMK PGRI 2 KOTA JAMBI
The Implementation Of Data Mining Algorithm Using K-Means Clustering To Support The Selection Of Promotional Strategy SMK PGRI 2 City Of Jambi
Undergraduate Theses from gdlhub / 2019-05-15 15:58:50Oleh : Tilla Rahmalita, STIKOM Dinamika Bangsa Jambi
Dibuat : 2019-05-15, dengan 7 file
Keyword : Data Mining, K-Means Clustering, Strategi Promosi
Data mining adalah suatu konsep penggalian data yang digunakan untuk menemukan pengetahuan yang tersembunyi di dalam database. Di SMK PGRI 2 Kota Jambi semakin bertambah setiap tahunnya dan tidak ada tindak lanjut manfaat dari data-data yang tersedia. Oleh karena itu, penulis melakukan analisis data mining pada data-data siswa tersebut agar menjadi informasi yang sangat berharga bagi organisasi. Penulis menggunakan data siswa tahun 2017 sebanyak 1017 data yang kemudian di sajikan kedalam format arff. Dalam melakukan analisis penulis menggunakan alat bantu atau Tools WEKA, Rapid Miner dan Perhitungan Manual. Metode yang digunakan adalah metode Clustering K-Means dengan 11 atribut. Untuk menyeleksi atribut penulis menggunakan algoritma classifier attribute eval .Hasil Clustering K-Means pada penelitian ini adalah terdapat 5 cluster yang terbentuk. Dengan Jumlah Iterasi yang dihasilkan pada Tools Weka sejumlah 15 Iterasi dan Perhitungan Manual menghasilkan 14 iterasi. Jumlah Item pada perhitungan manual untuk cluster 1 = 229, cluster 2 = 201, cluster 3 = 104, cluster 4 = 367, dan cluster 5 = 116. Untuk perhitungan menggunakan tools weka jumlah item untuk cluster 1 = 239, Cluster 2 = 302, Cluster 3 = 152, Cluster 4 = 102, Cluster 5 = 222 Untuk perhitungan menggunakan tools Rapid Miner jumlah item untuk cluster 1 = 202, Cluster 2 = 116, Cluster 3 = 104, Cluster 4 = 227, dan Cluster 5 = 368.
Deskripsi Alternatif :Data mining is a concept that is used to find the hidden knowledge in the database. SMK PGRI 2 city of Jambi was growing every year and there is no follow-up to benefit from the available data. Therefore, the author did data mining analysis on the students data to be information that is invaluable to the organization. The authors use data student of 2017 as much as 1017 student data then serve into the arff format. During analysis the author using tools WEKA, Rapid Miner and Manual Calculations. The method used is the K-Means Clustering method with 11 attributes. Selecting attributes, authors use the classifier algorithm attribute eval. K-Means Clustering results in the research is there are 5 clusters are formed. With the number of iterations that is generated on the Tools Weka and Iteration calculation of 15 number of Manually generating the 14 iterations. The number of items on the calculation manual for cluster 1 = 229, cluster 2 = 201, cluster 3 = 104, 4 = 367, clusters and cluster 5 = 116. For the calculation of the number of items using the tools weka for cluster 1 = 239, Cluster 2 = 302, Cluster 3 = 152, Cluster 4 = 102, Cluster 5 = 222 for the calculation using the tools Rapid Miner number of items for cluster 1 = 202, Cluster 2 = 116, Cluster 3 = 104, Cluster 4 = 227 , and Cluster 5 = 368.
Beri Komentar ?#(0) | Bookmark
Properti | Nilai Properti |
---|---|
ID Publisher | gdlhub |
Organisasi | STIKOM Dinamika Bangsa Jambi |
Nama Kontak | Herti Yani, S.Kom |
Alamat | Jln. Jenderal Sudirman |
Kota | Jambi |
Daerah | Jambi |
Negara | Indonesia |
Telepon | 0741-35095 |
Fax | 0741-35093 |
E-mail Administrator | elibrarystikom@gmail.com |
E-mail CKO | elibrarystikom@gmail.com |
Print ...
Kontributor...
- Pembimbing : Pareza Alam Jusia, S.Kom, M.Kom dan Kurniabudi, S.Kom, M.Kom, Editor: Calvin
Download...
Download hanya untuk member.
Bab 1
File : Bab 1.pdf
(367446 bytes)
Bab 2
File : Bab 2.pdf
(393037 bytes)
Bab 3
File : Bab 3.pdf
(126576 bytes)
Bab 4
File : Bab 4.pdf
(4622866 bytes)
Bab 5
File : Bab 5.pdf
(1223809 bytes)
Bab 6
File : Bab 6.pdf
(95652 bytes)
Daftar Pustaka
File : Daftar Pustaka.pdf
(196894 bytes)