Santoso, Heri (2019) IMPLEMENTASI METODE K-MEAN UNTUK MELIHAT KECENDERUNGAN MINAT MAHASISWA BARU DI IIB DARMAJAYA DENGAN DATA MINING. Skripsi thesis, IIB DARMAJAYA.
Text
SKRIPSI FULL.pdf Download (3MB) |
Abstract
ABSTRAK IMPLEMENTASI METODE K-MEAN UNTUK MELIHAT KECENDERUNGAN MINAT MAHASISWA BARU DI IIB DARMAJAYA DENGAN DATA MINING Oleh Heri Santoso 1511010023 Penerimaan Mahasiswa Baru (PMB) merupakan salah satu bagian penting di perguruan tinggi IIB Darmajaya, oleh karena itu, perlu dilakukan tindakan untuk membantu pemasaran perguruan tinggi IIB Darmajaya. PMB IIB Darmajaya harus memiliki alternative untuk mengalihkan tindakan dari sekedar meningkatkan bagian layanan. PMB perlu mengenali dan mengerti tentang calon mahasiswa yang berpotensi bergabung di perguruan tinggi IIB Darmajaya sehingga dapat menghasilkan sumber daya yang berkualitas. Berdasarkan permasalahan tersebut perlu dibuat sistem. Sistem yang dibangun untuk mengetahui dan melihat kecenderungan minat calon mahasiswa baru sehingga memilih bergabung di perguruan tinggi IIB Darmajaya. Sistem ini menggunakan metode algoritma k-means pada data mining. Metode ini digunakan untuk menampilkan hasil pengelompokan nilai data dari variabel-variabel yang tersedia, seperti posisi, beasiswa, akreditais, ukm, biaya, kenyamanan, dan fasilitas. Dalam hal ini, hasil dari penilaian minat mahasiswa baru sesuai karakteristik yang sama. Sistem mampu memberikan informasi berupa nilai persentase kecenderungan variabel yang diminati dan kurang diminati mahasiswa baru dalam bentuk piechart diagram, agar sistem diimplementasikan untuk melihat hasil secara nyata sehingga menjadi pertimbangan untuk PMB IIB Darmajaya. Kata kunci : Penerimaan Mahasiswa Baru, algoritma k-means, piechart diagram.
Item Type: | Thesis (Skripsi) |
---|---|
Subjects: | Ilmu Komputer |
Divisions: | Skripsi/TA & PKPM/KP - Fakultas Ilmu Komputer > Teknik Informatika |
Depositing User: | editor 1 |
Date Deposited: | 02 Nov 2020 01:59 |
Last Modified: | 02 Nov 2020 01:59 |
URI: | http://repo.darmajaya.ac.id/id/eprint/2172 |
Actions (login required)
View Item |