Sistem Informasi
DOI:
https://doi.org/10.25157/jmsig.v2i1.5408Kata Kunci:
Data Mining, K-Means Clustering, Rekomendasi, Program Studi, Perguruan Tinggi, Micosoft Excel, SPSSAbstrak
Banyak siswa-siswi di SMA Negeri 1 Lakbok sering memilih program studi di perguruan tinggi karena pengaruh teman atau orang lain, tanpa mempertimbangkan secara mendalam apakah program studi tersebut sesuai dengan minat dan bakat mereka. Akibatnya, banyak mahasiswa yang putus ditengah jalan karena merasa mereka mengambil program studi yang tidak sesuai. Oleh karena itu, penulis melakukan analisis data mining menggunakan data nilai siswa-siswi kelas XII MIPA dan IPS. Dalam analisis penulis menggunakan alat bantu tools microsoft excel dan SPSS. Metode yang digunakan adalah metode K-Means Clustering dengan 242 data siswa-siswi MIPA dan 92 data siswa-siswi IPS, 19 atribut dan 10 cluster MIPA dan 10 cluster IPS. Jumlah perhitungan microsoft excel MIPA ada 2 besar yaitu cluster 3 terdapat 43 data direkomendasikan masuk pendidikan matematika, cluster 7 terdapat 53 data direkomendasikan masuk teknik kimia. Jumlah perhitungan microsoft excel IPS ada 2 besar yaitu cluster 3 terdapat 16 data direkomendasikan masuk ilmu hukum, cluster 5 terdapat 12 data direkomendasikan masuk pendidikan geografi. Dan jumlah perhitungan SPSS MIPA ada 2 besar yaitu cluster 1 terdapat 39 data direkomendasikan masuk teknik informatika, cluster 5 terdapat 40 data direkomendasikan masuk pendidikan bahasa indonesia. jumlah perhitungan SPSS IPS ada 2 besar yaitu cluster 2 terdapat 14 data direkomendasikan masuk akutansi, cluster 7 terdapat 17 data direkomendasikan masuk pendidikan bahasa indonesia
Referensi
Armayani, C., Fauzi, A., & Sembiring, H. (2021). IMPLEMENTASI DATA MINING PENGELOMPOKAN JUMLAH DATA PRODUKTIVITAS UBINAN TANAMAN PANGAN CLUSTERING DIKAB LANGKAT ( STUDI KASUS : BADAN PUSAT STATISTIK LANGKAT ). 5(1).
Informatika, J., Rekayasa, D., Jakakom, K., Darsono, V., Andrianti, A., & Darsono, V. (2022). Penerapan Data Mining Algoritma K-Means Untuk Rekomendasi Pemilihan Bidang Studi Perguruan Tinggi Pada Siswa SMKN 1 Kota Jambi Jurnal Informatika Dan Rekayasa Komputer ( JAKAKOM ). 2(September), 161–171.
Kristianto, W. W., & Rudianto, C. (2022). Penerapan Data Mining Pada Penjualan Produk Menggunakan Metode K- Means Clustering ( Studi Kasus Toko Sepatu Kakikaki ). 5, 90–98.
Pii, I., Suarna, N., & Rahaningsih, N. (2023). PENERAPAN DATA MINING PADA PENJUALAN PRODUK PAKAIAN DAMEYRA FASHION MENGGUNAKAN METODE K- MEANS CLUSTERING. 7(1).
