Penerapan Data Mining Algoritma K-Means Untuk Rekomendasi Pemilihan Bidang Studi Perguruan Tinggi Pada Siswa SMKN 1 Kota Jambi

Penulis

  • Vikki Darsono Universitas Dinamika Bangsa
  • Amroni Universitas Dinamika Bangsa
  • Ari Andrianti Universitas Dinamika Bangsa

DOI:

https://doi.org/10.33998/jakakom.2022.2.2.80

Abstrak

Siswa – siswi SMK Negeri 1 Kota Jambi cenderung memilih jurusan hanya berdasarkan pilihan orang tua, mengikuti teman, atau hanya memilih tanpa mengetahui jurusan itu sendiri. Sebagian besar siswa tidak memperhitungkan potensi yang ada pada diri mereka, maka komitmen untuk belajar dibidang itu tidak akan berjalan lancar, padahal jurusan yang dia pilih itu tidak sesuai kemampuannya. Oleh karena itu, penulis melakukan analisis data mining menggunakan data nilai siswa kelas XII dari semester satu sampai empat dan kuisoner yang penulis bagikan. Dalam melakukan analisis penulis menggunakan alat bantu tools SPSS. Metode yang digunakan adalah metode k-means clustering dengan data 233 siswa, 21 atribut dan 10 cluster. Jumlah cluster pada perhitungan manual dan menggunakan tools SPSS adalah, C1 terdapat 32 data direkomendasikan masuk bidang Keagamaan, C2 terdapat 12 data direkomendasikan masuk bidang Hukum, C3 terdapat 5 data direkomendasikan masuk bidang Sosial dan politik, C4 terdapat 10 data direkomendasikan masuk bidang Komunikasi, C5 terdapat 45 data direkomendasikan masuk bidang Ekonomi dan Bisnis, C6 terdapat 44 data direkomendasikan masuk bidang Pendidikan, C7 terdapat 36 data direkomendasikan masuk bidang Sains dan Teknologi, C8 terdapat 39 data direkomendasikan masuk bidang Seni dan Budaya, C9 terdapat 9 data direkomendasikan masuk bidang Teknik, C10 terdapat 1 data direkomendasikan masuk bidang Kedokteran.

Unduhan

Data unduhan belum tersedia.

Referensi

A. Salam, D. Adiatma, and J. Zeniarja, “Implementasi Algoritma K-Means Dalam Pengklasteran untuk Rekomendasi Penerima Beasiswa PPA di UDINUS,” JOINS (Journal Inf. Syst., vol. 5, pp. 62–68, 2020.

D. Sunia, Kurniabudi, and P. . Jusia, “PENERAPAN DATA Min. UNTUK Clust. DATA Pendud. MISKIN MENGGUNAKAN Algoritm. K-MEANS,” vol. 53, pp. 1689–1699, 2019, doi: 10.14710/jtsiskom.3.2.2015.247-252.

S. Ghousi, P. Ali, and I. . Achmadi, “Klasifikasi Penentuan Penerima Bantuan Pangan Non Tunai Menggunakan Metode K-Means Clustering,” pp. 1–8, 2020.

A. Sulistiyawati and E. Supriyanto, “Implementasi Algoritma K-means Clustering dalam Penetuan Siswa Kelas Unggulan,” J. Tekno Kompak, vol. 15, p. 25, 2021.

W. Sirait, S. Defit, and G. W. Nurcahyo, “Implementasi Algoritma K-Means untuk Klasterisasi Peserta Olimpiade Sains Nasional Tingkat SMA,” J. Sistim Inf. dan Teknol, vol. 1, pp. 25–30, 2019.

A. Medana Pratama, N. Astuti Hasibuan, and E. Buulolo, “Penerapan Algoritma Huffman Dan Shannon-Fano Dalam Pemampatan File Teks,” Maj. Ilm. INTI, vol. 5, 2017.

H. A. Rusdiana, M. M. Moch, S. T. Irfan, and H. M. A. Ramdhadi, “Sistem Informasi Manajemen Sistem Informasi Manajemen Pustaka Setia Pengantar: Penerbit PUSTAKA SETIA Bandung,” 2014.

R. T. Wulandari, “Data Mining,” Yogyakarta Gaya Media, 2017.

A. Saleh, “Implementasi Metode Klasifikasi Naïve Bayes Dalam Memprediksi Besarnya Penggunaan Listrik Rumah Tangga,” Citec Journal., vol. 2, no. 3, 2015.

R. Setiawan, “Penerapan Data Mining Menggunakan Algoritma K-Means Clustering Untuk Menentukan Strategi Promosi Mahasiswa Baru (Studi Kasus : Politeknik Lp3i Jakarta),” vol. 3, no. 1, 2016, doi: 10.21831/elinvo.v2i2.17314.

C. Purnamaningsih, R. Saptono, A. Aziz, and K. Kunci, “Pemanfaatan Metode K-Means Clustering dalam Penentuan Penjurusan Siswa SMA,” vol. 3, no. 1, p. 2014, 2014.

M. Nasution, “mplementasi Data Mining K-Means Untuk Mengukur Kemampuan Logika Mahasiswa (Studi Kasus : Amik Labuhan Batu),” 2017.

F. Nur, P. M. Zarlis, and D. B. B. N, “Penerapan Algoritma K-Means Pada Siswa Baru Sekolah menengah Kejuruan Untuk Clustering Jurursan, 100–105,” pp. 100–105, 2017, doi: 10.1038/132817a0.

“Kamus Besar Bahasa Indonesia (KBBI) Kamus versi online/daring (dalam jaringan,” doi: 10.33633/joins.v4i2.3054.

“Republik Indonesia. Undang – Undang Nomor 22 Tahun 1961 Pasal 1 Tentang Perguruan Tinggi.”

Y.- Hasyim, “Implementasi Sistem Navigasi Robot Wall Following Dengan Metode Fuzzy Logic Untuk Robot Pemadam Api Divisi Berkaki Onix Ii Pada Krpai Tahun 2017,” JIPI (Jurnal Ilm. Penelit. dan Pembelajaran Inform., vol. 2, no. 1, pp. 26–31, 2017, doi: 10.29100/jipi.v2i1.181.

M. Ridwan, H. Suyono, and M. Sarosa, “Penerapan Data Mining Untuk Evaluasi Kinerja Akademi Mahsiswa Menggunakan Algoritma Naive Bayes Classifier,” vol. 7, no. 1, 2013, doi: 10.9744/informatika.9.2.115-121.

F. M. Irfan, “Penerapan Clustering Data Mining Untuk Rekomendasi Penentuan Jurusan Perguruan Tinggi Pada Siswa SMA Negeri 2 Kota Jambi Menggunakan Metode K-means,” 2019.

Unduhan

Diterbitkan

2022-09-30

Abstract views:

435

PDF Download:

653

DOI:

10.33998/jakakom.2022.2.2.80

Dimension Badge:

Artikel paling banyak dibaca berdasarkan penulis yang sama