PENERAPAN METODE K-MEANS CLUSTERING DALAM MEMPREDIKSI TINGKAT PEMINAT EKSTRA KURIKULER PADA SISWA SMA MUHAMMADIYAH 4 BENGKULU

ELSI APRI, YANTI (2024) PENERAPAN METODE K-MEANS CLUSTERING DALAM MEMPREDIKSI TINGKAT PEMINAT EKSTRA KURIKULER PADA SISWA SMA MUHAMMADIYAH 4 BENGKULU. Skripsi thesis, Universitas Dehasen Bengkulu.

[img] Text
ABSTRACT- Elsi Apri yanti.pdf
Download (88kB)

Abstract

Kegiatan ekstrakurikuler atau ekskul adalah kegiatan tambahan yang dilakukan di luar jam pelajaran yang dilakukan baik di sekolah atau di luar sekolah dengan tujuan untuk mendapatkan tambahan pengetahuan, keterampilan dan wawasan serta membantu membentuk karakter peserta didik sesuai dengan minat dan bakat masing. Adapun Kegiatan ekstrakurikuler di sekolah SMA Muhammadiyah 4 Bengkulu meliputi 4 ekstrakurikuler yaitu Sepak bola, Bola Voli, Futsal, dan Pramuka. K-Means merupakan salah satu metode data mining yang bersifat tanpa arahan, maksudnya metode ini diterapkan tanpa adanya latihan dan tanpa ada guru serta tidak memerlukan target output. Metode pengembangan sistem yang digunakan adalah Waterfall, K-Means Clustering . Aplikasi implementasi metode K-Means Clustering Dalam Memprediksi Tingkat Peminat Kegiatan Ekstrakurikuler Pada Siswa SMA Muhammadiyah 4 Bengkulu dibangun dengan menggunakan bahasa pemrograman Visual Basic.Net 2010 dengan database Ms.Access. Dari hasil implementasi dan pengujian dari aplikasi menunjukkan bahwa aplikasi dapat memberikan rekomendasi clustering minat dan bakat siswa terhadap kegiatan ekstrakurikuler di SMA 4 Muhammadiyah 4 Kota Bengkulu yang di – input ke dalam aplikasi dengan baiki. Kata kunci : Data Mining, K-Means, Clustering, Ekstrakurikuler

Item Type: Thesis (Skripsi)
Subjects: L Education > L Education (General)
T Technology > T Technology (General)
Divisions: Fakultas Ilmu Komputer > Program Studi Teknik Informatika
Depositing User: Jeffry Adi Nugraha
Date Deposited: 28 Sep 2024 02:19
Last Modified: 28 Sep 2024 02:19
URI: http://repository.unived.ac.id/id/eprint/1721

Actions (login required)

View Item View Item
UNIVED Repository is powered by EPrints 3 which is developed by the School of Electronics and Computer Science at the University of Southampton. More information and software credits.