CLUSTERING DATA UNTUK REKOMENDASI PENENTUAN JURUSAN PERGURUAN TINGGI MENGGUNAKAN METODE K-MEANS - Jusia, Pareza Alam; Irfan, Fadhel Muhammad; Kurniabudi, Kurniabudi (Fakultas Teknik Universitas Persada Indonesia YAI, 2019)
Siswa-siswi SMA Negeri 2 Kota Jambi cenderung memilih jurusan berdasarkan karenaminat, dan keinginan orang tua. Beberapa di antaranya sudah memperhitungkan potensiyang ada pada diri mereka, maka komitmen untuk belajar dibidang itu tidak akan berjalanlancar, padahal jurusan yang dia pilih itu tidak sesuai kemampuannya. Oleh karena itu,penulis melakukan analisis data mining menggunakan data nilai siswa kelas XII darisemester satu sampai empat dan kuisoner yang penulis bagikan. Dalam melakukan analisispenulis menggunakan alat bantu tools WEKA dan RapidMiner. Metode yang digunakanadalah metode k-means clustering dengan 24 atribut dan 5 cluster. Jumlah cluster padaperhitungan manual adalah, C1 terdapat 62 data, C2 terdapat 28 data, C3 terdapat30 data,C4 terdapat 30 data, C5 terdapat 60 data. Jumlah cluster pada perhitungan RapidMineradalah, C1 terdapat 35 data, C2 terdapat 55 data, C3 terdapat 58 data, C4 terdapat 35 data,C5 terdapat 27 data. Jumlah cluster pada perhitungan WEKA adalah, C1 terdapat 30 data,C2 terdapat 49 data, C3 terdapat 41 data, C4 terdapat 32 data, C5 terdapat 58 data.