Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Journal of Informatics and Communication Technology (JICT) Journal of Informatics and Communication Technology (JICT)
Andika Dwi Cipta
Universtas Jenderal Achmad Yani
Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Education Engineering Mathematics

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
Klasterisasi Perguruan Tinggi Swasta Berdasarkan Minat Siswa Menggunakan Metode K-Medoids Andika Dwi Cipta
Journal of Informatics and Communication Technology (JICT) Vol 4 No 2 (2022)
Publisher : PPM Telkom University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52661/j_ict.v4i2.116

Abstract

Perguruan tinggi merupakan lembaga tertinggi dari sistem pendidikan nasional. Perguruan tinggi juga memiliki peran penting dalam mengembangkan kemampuan manusia untuk dilatih dan berkembang sehingga menjadi individu yang mempunyai pola pikir dan analisis kritis dalam memecahkan sebuah masalah. Terdapat berbagai jenis perguruan tinggi di Indonesia yaitu PTN (Perguruan Tinggi Negeri), PTS(Perguruan Tinggi Swasta), PTA(Perguruan Tinggi Akademik), dan PTK(Perguruan Tinggi Kedinasan). Bagi siswa/pelajar yang akan melanjutkan pendidikan perguruan tinggi mengalami kesulitan mencari informasi perguruan tinggi mana yang diminati karena jumlah perguruan tinggi di Indonesia terhitung sangat banyak khususnya pada perguruan tinggi swasta. Kumpulan-kumpulan data umum mengenai perguruan tinggi swasta tersebut terhitung sangat banyak dan dibutuhkan suatu kesimpulan data dalam penentuan setiap Perguruan Tinggi Swasta yang diminati. Oleh sebab itu dibutuhkan pengelompokan data Perguruan Tinggi Swasta untuk dapat mengetahui informasi perguruan tinggi yang diminati. Dalam penelitian ini algoritma K-Medoids digunakan untuk melakukan klasterisasi. Penelitian ini menghasilkan 4 buah cluster dimana cluster 2 merupakan perguruan tinggi swasta yang sangat diminati, cluster 1 merupakan perguruan tinggi swasta yang cukup diminati, cluster 0 merupakan perguruan tinggi swasta yang kurang diminati, dan cluster 3 merupakan perguruan tinggi swasta yang tidak diminati. Hasil nilai evaluasi dengan menggunakan metode Silhouette Coefficient untuk 4 cluster yaitu 0,72589 sehingga hasil cluster yang terbentuk masuk kedalam cluster strong structure atau merupakan cluster terbaik
Klasterisasi Perguruan Tinggi Swasta Berdasarkan Minat Siswa Menggunakan Metode K-Medoids: Andika Dwi Cipta, Asep Id Hadiana, Fajri Rahmat Umbara Andika Dwi Cipta
Journal of Informatics and Communication Technology (JICT) Vol. 4 No. 2 (2022)
Publisher : PPM Telkom University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52661/j_ict.v4i2.116

Abstract

Perguruan tinggi merupakan lembaga tertinggi dari sistem pendidikan nasional. Perguruan tinggi juga memiliki peran penting dalam mengembangkan kemampuan manusia untuk dilatih dan berkembang sehingga menjadi individu yang mempunyai pola pikir dan analisis kritis dalam memecahkan sebuah masalah. Terdapat berbagai jenis perguruan tinggi di Indonesia yaitu PTN (Perguruan Tinggi Negeri), PTS(Perguruan Tinggi Swasta), PTA(Perguruan Tinggi Akademik), dan PTK(Perguruan Tinggi Kedinasan). Bagi siswa/pelajar yang akan melanjutkan pendidikan perguruan tinggi mengalami kesulitan mencari informasi perguruan tinggi mana yang diminati karena jumlah perguruan tinggi di Indonesia terhitung sangat banyak khususnya pada perguruan tinggi swasta. Kumpulan-kumpulan data umum mengenai perguruan tinggi swasta tersebut terhitung sangat banyak dan dibutuhkan suatu kesimpulan data dalam penentuan setiap Perguruan Tinggi Swasta yang diminati. Oleh sebab itu dibutuhkan pengelompokan data Perguruan Tinggi Swasta untuk dapat mengetahui informasi perguruan tinggi yang diminati. Dalam penelitian ini algoritma K-Medoids digunakan untuk melakukan klasterisasi. Penelitian ini menghasilkan 4 buah cluster dimana cluster 2 merupakan perguruan tinggi swasta yang sangat diminati, cluster 1 merupakan perguruan tinggi swasta yang cukup diminati, cluster 0 merupakan perguruan tinggi swasta yang kurang diminati, dan cluster 3 merupakan perguruan tinggi swasta yang tidak diminati. Hasil nilai evaluasi dengan menggunakan metode Silhouette Coefficient untuk 4 cluster yaitu 0,72589 sehingga hasil cluster yang terbentuk masuk kedalam cluster strong structure atau merupakan cluster terbaik
Co-Authors