Saturday, March 21, 2015

Jurnal Pengelompokan Mahasiswa Menggunakan Algoritma K-Means

Seleksi masuknya mahasiswa dalam sebuah perguruan tinggi umumnya  dengan memberikan soal-soal test yang harus mereka kerjakan, untuk mengetahui kemampuan dan pengetahuan mereka.  Setelah mahasiswa mengalami proses belajar mengajar, maka akan dapat diketahui prestasi mereka setiap akhir semester. Hal ini  akan terjadi secara berulang pada sebuah perguruan tinggi.  Jumlah data yang  banyak  ini membuka peluang untuk dihasilkan  informasi yang berguna bagi pihak universitas. Penggalian informasi pada sebuah  data yang berukuran besar  (mempunyai jumlah record dan jumlah field yang cukup banyak) tidak dapat dilakukan dengan  mudah. Teknologi data mining merupakan salah satu alat bantu untuk penggalian data pada basis data berukuran besar dan dengan spesifikasi tingkat kerumitan yang telah banyak digunakan pada banyak domain aplikasi seperti perbankan   maupun bidang telekomunikasi. Algoritma  K-Means   merupakan algoritma teknik klustering yang berulang-ulang. Algoritma ini dimulai dengan pemilihan secara acak K yang merupakan banyaknya kluster  yang ingin dibentuk. Kemudian tetapkan nilai-nilai K secara random, untuk sementara nilai tersebut menjadi pusat dari kluster atau biasa disebut dengan centroid / mean. Hitung jarak setiap data yang ada terhadap masing-masing centroid menggunakan rumus yang sudah disediakan hingga diketemukan jarak yang paling dekat dari setiap data dengan centroid. Klasifikasi setiap data berdasarkan kedekatannya dengan centroid. Lakukan langkah tersebut sampai nilai centroid tidak berubah (stabil).

Download

No comments:

Post a Comment