PENERAPAN K-MEANS CLUSTERING PADA DATA PENERIMAAN CALON SISWA BARU SMK NEGERI 1 CILEUNGSI

PENERAPAN K-MEANS CLUSTERING PADA DATA PENERIMAAN CALON SISWA BARU SMK NEGERI 1 CILEUNGSI

• By Nia Octavia;
• S1- Sistem Infomasi
• 333

Nia Octavia (11150594), PENERAPAN K-MEANS CLUSTERING PADA DATA PENERIMAAN CALON SISWA BARU  SMK NEGERI 1 CILEUNGSI

 

Siswa adalah subjek yang terlibat dalam kegiatan belajar mengajar di sekolah. SMK Negeri 1 Cileungsi memiliki 6 kelompok keahlian yaitu Teknik Komputer dan Jaringan (TKJ),Teknik Gambar Mesin (TGM), Teknik Otomasi Industri (TOI), Teknik Kendaraan Ringan (TKR), Teknik Pengedalian Produksi (TPP), Multimedia (MM). Permasalahan yang dihadapi SMK Negeri 1 Cileungsi terjadinya penumpukan data pendaftar calon siswa baru sehingga memperlambat informasi tentang jurusan mana yang paling diminati calon siswa dan yang layak masuk ke SMK Negeri 1 Cileungsi sehingga banyaknya calon siswa yang mendaftar pada SMK Negeri 1 Cileungsi menjadikan data pada SMK Negeri 1 Cileungsi menjadi tidak terstruktur.Dalam permasalahan tersebut dapat di identifikasikan bagaimana mengimplementasikan algoritma k-means pada pengelompokkan  penerimaan calon siswa baru untuk mengetahui jurusan mana yang paling banyak diminati oleh calon siswa baru. Dengan metode k-means ditemukan  44,44 % untuk cluster 1 dengan  jurusan “Teknik Otomasi Industri dan Teknik Komputer dan Jaringan”. 29,62% untuk cluster 2 dengan jurusan “Multimedia dan Teknik Pengendalian Produksi”. 25,92% untuk cluster 3 dengan jurusan “Teknik Perancangan dan Gambar Mesin dan Teknik Kendaraan Ringan”.

 

• Katakunci Data Mining, Penerimaan siswa baru , K-Means
• URL http://
• Penerbit ,

REFERENSI