Haikal, Aimar Fiqri (2023) ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING DAN OPTIMASI ELBOW PADA PENILAIAN DATA SANTRI BERBASIS WEB. Diploma thesis, Universitas Nasional.
Text
COVER.pdf Download (1MB) |
|
Text
BAB I.pdf Download (232kB) |
|
Text
BAB II.pdf Download (346kB) |
|
Text
BAB III.pdf Download (430kB) |
|
Text
BAB IV.pdf Download (1MB) |
|
Text
BAB V.pdf Download (105kB) |
|
Text
LAMPIRAN.pdf Download (831kB) |
Abstract
Pondok pesantren kini tidak seperti pandangan orang terdahulu yang mengganggap pondok pesantren hanyalah tempat menimba ilmu agama yang darinya dapat melahirkan kumpulan pendakwah tanpa memikirkan kemajuan sekitar dalam kesehariannya. Penilaian santri pada sebuah pondok pesantren dapat memiliki pengaruh yang sangat besar bagi keberhasilan sebuah pondok pesantren. Pada penelitian ini bertujuan untuk membuat sebuah aplikasi menggunakan algoritma K-means dan Optimasi Elbow untuk klasterisasi data penilaian. Penelitian ini juga menghasilkan proses klasterisasi nilai santri sehingga didapat nilai pengelompokkan santri yang ada agar memudahkan proses penilaian Guru/Ustadz. Penelitian ini diuji dengan menggunakan 39 data. Hasil pengujian Berdasarkan pengolahan data yang dilakukan dengan metode K-Means clustering dan Optimasi Elbow mengetahui nilai SSE (Sum of Square Error). Dihasilkan bahwa klaster 1 yang berjumlah 10 santri dengan rata-rata nilai rentang 71 - 78, klaster 2 yang berjumlah 8 santri dengan rata-rata nilai rentang 62 - 76, klaster 3 yang berjumlah 13 santri dengan rata-rata nilai rentang 79 -81, dan klaster 4 yang berjumlah 6 santri dengan rata-rata nilai rentang 85 – 87.
Item Type: | Thesis (Diploma) |
---|---|
Subjects: | T Technology > T Technology (General) Z Bibliography. Library Science. Information Resources > ZA Information resources > ZA4050 Electronic information resources Z Bibliography. Library Science. Information Resources > ZA Information resources > ZA4450 Databases |
Divisions: | Skripsi > Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika > Program Studi Teknik Informatika |
Depositing User: | - Abdurrahman - |
Date Deposited: | 24 Jan 2024 07:41 |
Last Modified: | 24 Jan 2024 07:41 |
URI: | http://repository.unas.ac.id/id/eprint/9539 |
Actions (login required)
View Item |