CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science)
Vol 4, No 2 (2019): JULI 2019

DATA MINING CLUSTERING MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS UNTUK KLASTERISASI TINGKAT TRIDARMA PENGAJARAN DOSEN

Rizki Muliono (Universitas Medan Area)
Zulfikar Sembiring (Universitas Medan Area)



Article Info

Publish Date
24 Jul 2019

Abstract

Universitas medan area memiliki dosen dengan jumlah yang banyak dimana setiap dosen mengampuh matakuliah sesuai bidang keahliannya masing-masing. Setiap semesternya dosen diwajibkan membuat dokumen pengajaran seperti Silabus, RPS, Kontrak Kuliah, RPP dan kemudian diupload ke aplikasi RPS milik Universitas Medan Area untuk dinilai oleh Unit LP2MP yang memiliki tugas malakukan klasterisasi terhadap hasil pembobotan nilai dari tiap-tiap dokumen dari dosen-dosen. Hasil klasterisasi tersebut selanjutnya akan merujuk pada pemberian besaran nilai tunjangan yang di berikan kepada dosen yang membuat dan mengumpulkan dokumen-dokumen pengajaran tesebut. Untuk membantu klasterisasi digunakan algoritma K-Means Clustering adalah salah satu teknik dari data mining dengan metode clustering non hirarki didalam prosesnya berusaha mempartisi data-data yang ada ke dalam bentuk klaster. Penelitian ini diharapkan dapat membantu proses klasterisasi dengan nilai yang mendekati karakteristik menjadi lebih efektif. Ketepatan prediksi yang dilakukan oleh algortima K-means terhadap 15 data mengalami perbedaan ketepatan, hanya sebanyak 53.33% akurasi prediksi bernilai benar.

Copyrights © 2019






Journal Info

Abbrev

cess

Publisher

Subject

Computer Science & IT

Description

CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science) contains articles on research results and conceptual studies in the fields of informatics engineering, computer science and information systems. The main topics published include: 1. Information security 2. Computer security 3. Networking & ...