Claim Missing Document
Check
Articles

Found 14 Documents
Search

Penerapan Data Mining untuk memprediksi Nilai Akhir Matakuliah Menggunakan Metode K-Means Clustering Talakua, Alfrian Carmen
Jurnal Inovatif Vol. 2 No. 3 (2023): Desember 2023
Publisher : Universitas Kristen Wira Wacana Sumba

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58300/inovatif.v2i3.706

Abstract

Nilai matakuliah merupakan salah satu indikator untuk mengukur kecakapan akademik dari seorang mahasiswa. Prediksi nilai akhir mahasiswa dapat membantu mahasiswa dan dosen untuk mengetahui serta mengukur progres belajara dari mahasiswa sebelum nilai tersebut diinputkan pada bagian akademik, sehingga apabila terdapat mahasiswa yang mendapat nilai kurang maksimal dapat dilakukan tindakan pencegahan lebih awal. K-means digunakan untuk menyeleasikan permasalahan tersebut untuk melakukan prediksi dalam pembagian cluster mahasiswa berdasarkan nilai pada matakuliah. Hasil penelitian disimpulkan bahwa dari matakuliah pengembangan web dengan jumlah mahasiswa 129 terdapat 2 cluster dengan nilai Davies Bouldin = 1.046 dalam pembagian 8 penilaian dan menunjukan bahwa hanya terdapat 17 mahasiswa yang memiliki nilai dengan rata-rata yang baik dan terdapat 122 mahasiswa dengan rata-rata yang kurang baik.
Penerapan K-Means untuk Clustering Data Stunting pada Kecamatan Kota Waingapu Talakua, Alfrian Carmen; Radjah, Erwianta Gustial; Uly, Novem Berlian
Jurnal Inovatif Vol. 3 No. 1 (2024): April 2024
Publisher : Universitas Kristen Wira Wacana Sumba

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58300/inovatif.v3i1.964

Abstract

Stunting di Waingapu menjadi isu penting bagi layanan Kesehatan, proses pendataan dan pengolahan data menjadi salah satu faktor utama dalam pengambilan keputuan bagi pemerintah dalam menjalankan program kerja, kekurangan tenaga Kesehatan menjadi alasan untuk memproses data dengan cepat dan terarsip dengan baik Penelitian ini waingapu yang menjadi salah satu kecamatan penyumbang angka stunting terbanyak dan perlu melakukan pengolahan data untuk menentukan rencana mendatang, data yang tersedia dari 2021- 2023, K – means digunakan untuk mengolah data tersebut untuk membantu mengelompokan data cluster secara akurat. Hasil K-mean dari 171 data menghasilkan 3 cluster dengan Nilai Davies Bouldin = 0.968 dengan perangkian data Gizi buruk 53 anak, Gizi Cukup 48 anak dan Gizi baik 70 anak.
Pengembangan Aplikasi Pencarian Tutor Les Privat Berbasis Mobile Menggunakan Metode Profile Matching Milton Dapamudang; Alfrian C Talakua
Uranus : Jurnal Ilmiah Teknik Elektro, Sains dan Informatika Vol. 2 No. 2 (2024): Juni: Jurnal Ilmiah Teknik Elektro, Sains dan Informatika
Publisher : Asosiasi Riset Teknik Elektro dan Informatika Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.61132/uranus.v1i2.130

Abstract

Education is vital for human beings to develop and continue their lives. Although many of the tutor search apps are available, students in Eastern Sumba have difficulty enjoying this service because no private tutor is resident in East Sumba. A private lesson tutor is important for students who need more intensive learning outside of school, especially parents who are busy or do not have the opportunity or knowledge to help their children. The challenge often faced is the difficulty of finding a tutor that suits the needs of the student. The use of profile matching methods can help parents or student guardians find private tutors based on specific needs or preferences, such as subject, level of experience, location, or other criteria. Tutors that meet these criteria will appear as search results. Testing with the System Usability Scale (SUS) showed that the application is qualified for users, as it achieved an average score of 72.62.  
Analisis Sentimen Komentar Terhadap Konten Tenun NTT di Youtube Menggunakan Metode SMOTE dan Logistic Regression Radjah, Erwianta Gustial; Talakua, Alfrian Carmen
JURNAL TRANSFORMATIF UNKRISWINA SUMBA Vol. 13 No. 2 (2024): Vol XIII No 2 (November) 2024
Publisher : Universitas Kristen Wira Wacana Sumba

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58300/transformatif.v13i2.1005

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen komentar YouTube terkait konten tenun ikat NTT menggunakan SMOTE dan Logistic Regression. Hasil menunjukkan sentimen positif mendominasi dengan kata kunci seperti "tenun," "kain," dan "bagus," mengindikasikan apresiasi terhadap budaya NTT. Logistic Regression menghasilkan akurasi 91% dengan kinerja sempurna pada sentimen negatif, meskipun terdapat kesalahan klasifikasi pada sentimen netral dan positif akibat tumpang tindih kata kunci. Penggunaan SMOTE efektif menyeimbangkan data sehingga meningkatkan akurasi model. Penelitian ini memberikan wawasan penting tentang persepsi publik untuk mendukung pelestarian dan promosi tenun ikat NTT.