KOMPARASI METODE CLUSTERING K-MEANS DAN FUZZY C-MEANS UNTUK MEMPREDEKSI KETEPATAN WAKTU LULUS

Galet Guntoro Setiaji, Khoirudin Khoirudin, Vensy Vydia
{"title":"KOMPARASI METODE CLUSTERING K-MEANS DAN FUZZY C-MEANS UNTUK MEMPREDEKSI KETEPATAN WAKTU LULUS","authors":"Galet Guntoro Setiaji, Khoirudin Khoirudin, Vensy Vydia","doi":"10.26623/jprt.v15i1.1488","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Metode data mining merupakan metode yang banyak digunakan oleh peneliti untuk mencari sebuah informasi dari sebuah kumpulan data-data, penelitian ini menggunakan object data lulusan mahasiswa Universitas Semarang. Data yang kita ambil yaitu dari jurusan Teknik Elektro dan Teknik Sipil.Dengan menggunakan metode data mining terutama algoritma K-Means dan Fuzzy C-Means dapat mengidentifikasi ketepatan lulusan di jurusan Teknik Elektro dan Teknik Sipil. Dimana ada tiga cluster yaitu tepat waktu, tidak tepat waktu dan over studi.Dari hasil penelitian dihasilkan validitas K-Means lebih kecil dan lebih baik, dengan validitas DBI sebesar 2.022, sedangkan FCM dengan validitas XBI didapatkan validitas sebesar 11.948. Dengan kesimpulan lulusan lama studi 4 tahun lebih 2 bulan dengan IPK rata-rata 3.13, sedangkan lama studi 4 tahun dengan ipk 3.42, dan untuk mahasiswa dengan lama studi 5 tahun lebih rata-rata ipk 2.88.","PeriodicalId":31937,"journal":{"name":"Jurnal Pengembangan Rekayasa dan Teknologi","volume":" ","pages":""},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2019-07-16","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"3","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Jurnal Pengembangan Rekayasa dan Teknologi","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.26623/jprt.v15i1.1488","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 3

Abstract

Metode data mining merupakan metode yang banyak digunakan oleh peneliti untuk mencari sebuah informasi dari sebuah kumpulan data-data, penelitian ini menggunakan object data lulusan mahasiswa Universitas Semarang. Data yang kita ambil yaitu dari jurusan Teknik Elektro dan Teknik Sipil.Dengan menggunakan metode data mining terutama algoritma K-Means dan Fuzzy C-Means dapat mengidentifikasi ketepatan lulusan di jurusan Teknik Elektro dan Teknik Sipil. Dimana ada tiga cluster yaitu tepat waktu, tidak tepat waktu dan over studi.Dari hasil penelitian dihasilkan validitas K-Means lebih kecil dan lebih baik, dengan validitas DBI sebesar 2.022, sedangkan FCM dengan validitas XBI didapatkan validitas sebesar 11.948. Dengan kesimpulan lulusan lama studi 4 tahun lebih 2 bulan dengan IPK rata-rata 3.13, sedangkan lama studi 4 tahun dengan ipk 3.42, dan untuk mahasiswa dengan lama studi 5 tahun lebih rata-rata ipk 2.88.
查看原文
分享 分享
微信好友 朋友圈 QQ好友 复制链接
本刊更多论文
聚类方法K-MEANS和模糊C-MEANS除水外对水的影响比较
挖掘数据方法是研究人员从数据组中大量查找信息的方法,本研究使用了安大略大学毕业的数据对象。我们获取的数据来自电气工程和土木工程学位。利用挖掘数据的方法,特别是K-Means和模糊C-Means算法,可以识别电学和图形学中的分度精度。有三个集群是及时的、不及时的和过度研究的。研究结果产生了更小更好的K-Means有效性,DBI有效性为2022,而XBI有效性的FCM有效性为11948。为期四年的毕业学习结束后,超过2个月,平均IPK为3.13,而为期四年,平均IPK为3.42,对于为期五年的学生,平均IPk2.88。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
求助全文
约1分钟内获得全文 去求助
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
审稿时长
24 weeks
期刊最新文献
Sistem Pendukung Keputusan Karyawan Berprestasi Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) Pada PT. Intisel Prodaktifakom Semarang PERENCANAAN PERHITUNGAN ANGKA KEBUTUHAN NYATA OPERASI DAN PEMELIHARAAN ( AKNOP ) ( Studi Kasus D.I Nglirip Kecamatan Singgahan Kabupaten Tuban ) NODEMCU DAN KONTROL PENGUKURAN PH AIR BERBASIS ANDROID UNTUK MENENTUKAN TINGKAT KEJERNIHAN PADA AIR TAWAR IMPLEMENTASI SISTEM INFORMASI MANAJEMEN BERBASIS WEBSITE PADA UKM BUBUR BAYI ORGANIK BEBICARE PENERAPAN METODE ANALITYCAL NETWORK PROCESS (ANP) SEBAGAI REKOMENDASI APLIKASI PEMBELAJARAN MATEMATIKA BERBASIS ANDROID
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
现在去查看 取消
×
提示
确定
0
微信
客服QQ
Book学术公众号 扫码关注我们
反馈
×
意见反馈
请填写您的意见或建议
请填写您的手机或邮箱
已复制链接
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
×
扫码分享
扫码分享
Book学术官方微信
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术
文献互助 智能选刊 最新文献 互助须知 联系我们:info@booksci.cn
Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。
Copyright © 2023 Book学术 All rights reserved.
ghs 京公网安备 11010802042870号 京ICP备2023020795号-1