Hasil Cek similarity Pengelompokkan Mahasiswa Akademik Keperwatan Berdasarkan Asal Sekolah dan Nilai Akademik Menggunakan Metode Clustering K-Means

Zahrotun, Lisna and Fajri, Yunus and JONES, ANNA HENDRI SOLELIZA and Purwaningsih, Eni (2021) Hasil Cek similarity Pengelompokkan Mahasiswa Akademik Keperwatan Berdasarkan Asal Sekolah dan Nilai Akademik Menggunakan Metode Clustering K-Means. Building of Informatics, Technology and Science (BITS), 3 (3). pp. 369-374. ISSN 2685-3310

Text HASIL CEK_Zahrotun, Jones_Data Mining; Clustering; K-Means (1) (1)_compressed.pdf Download (1MB)

Abstract

Akademik Keperawatan Karya Bakti Husada (AKPER KBH) Bantul merupakan salah satu akademik yang membuka
jurusan keperawatan. Berdasarkna wawancara dengan Direktur AKPER KBH syarat pendaftaran menjadi mahasiswa keperawatan
saat ini adalah siswa lulusan dari semua jurusan dan semua sekolah menengah. AKPER KBH belum pernah melakukan analisa
terhadap data mahasiswa apakah ada hubungan antara riwayat pada waktu sekolah menengah dengan nilai kelulusan IPK sebagai
bahan evaluasi dalam proses pembelajaran, meskipun untuk saat ini dengan variasinya mahasiswa baru menyebabkan tingkat
kesulitan dalam proses pembelajaran lebih sulit dibandingkan dengan sebelumnya, sedangkan capaian IPK sangat penting dalam
pencarian pekerjaan setelah lulus nanti. Tujuan dari penelitian ini adalah mengelompokkan data akademik mahasiswa AKPER data
mahasiswa berdasarkan data asal sekolah, nilai IPK, dan nilai Keperawatan Medical Bedah II (KMB II), Keperawatan Jiwa II (Kep
Jiwa II), Keperawatan Anak II (Kep Anak II), Keperawatan Maternitas II (Kep Maternitas II) , dan Keperawatan Medical Bedah
(KMB V). Tahapan dalam penelitian ini meliputi pengambilan data, pembersihan data, seleksi data, transformasi data,
pengelompokan data menggunakan metode K-Means dan representasi pengetahuan, pengujian yang digunakan dalam penelitian
ini adalah purity tes. Dari percobaan yang dilakukan nilai akurasi tertinggi yaitu 0.924 dengan jumlah cluster 3.

Item Type:	Artikel Umum
Keyword:	Data Mining; Clustering; K-Means
Subjects:	T Technology > T Technology (General)
Divisi / Prodi:	Faculty of Industrial Technology (Fakultas Teknologi Industri) > S1-Informatics Engineering (S1-Teknik Informatika)
Depositing User:	Mrs. Lisna Zahrotun
Date Deposited:	12 Aug 2023 04:44
Last Modified:	12 Aug 2023 04:44
URI:	http://eprints.uad.ac.id/id/eprint/44620

Actions (login required)

View Item