Jurnal Responsif : Riset Sains dan Informatika
Vol 2 No 2 (2020): Jurnal Responsif : Riset Sains dan Informatika

PENERAPAN ALGORITMA K-MEANS UNTUK PENGELOMPOKAN SISWA LOLOS SNMPTN DI SMAN 8 BANDUNG

Rahmawati (Universitas Adhirajasa Reswara Sanjaya)
Toni Arifin (Universitas Adhirajasa Reswara Sanjaya)



Article Info

Publish Date
31 Aug 2020

Abstract

Pendidikan merupakan hal yang sangat penting, dengan adanya perguruan tinggi maka semakin meningkatkan kualitas pendidikan di Indonesia. Seleksi Nasional Masuk Perguruan Tinggi Negeri (SNMPTN) merupakan sebuah seleksi nasional yang didasarkan pada nilai rapor dan prestasi. Hal ini juga yang menyebabkan SNMPTN banyak diminati. Siswa yang mengikuti SNMPTN harus menentukan jurusan dan universitas yang tepat agar diterima karena daya tampung SNMPTN terbatas. Pada penelitian ini menggunakan algoritma K-Means dengan tujuan untuk memperoleh informasi mengenai perguruan tinggi mana yang paling banyak diminati oleh siswa siswinya. K- Means merupakan salah satu algoritma yang paling populer karena mudah dan sederhana ketika diimplementasikan. K-Means digunakan untuk mengelompokan data yang memiliki kemiripan. Data yang digunakan berjumlah 86 data. Berdasarkan validasi menggunakan metrik Davies Bouldin Index maka diperoleh 2 cluster yang dinilai dapat mengelompokan data dengan baik. Performance Vector hasil evalusi cluster yang dibentuk sebanyak 2 cluster dengan hasil 0,558. Cluster 1 dengan jumlah 46 items dan cluster 2 dengan jumlah 40 items.

Copyrights © 2020






Journal Info

Abbrev

jti

Publisher

Subject

Computer Science & IT

Description

Jurnal Responsif: Riset Sains dan Informatika merupakan Jurnal yang bertujuan untuk mewadahi semua informasi hasil penelitian, telaah pustaka, makalah teknis, dan kajian buku, dari berbagai cabang Ilmu Komputer, Teknik Informatika dan Sistem Informasi. Diharapkan dengan adanya wadah penerbitan ini ...