ANALISIS PENGGUNAAN APLIKASI RAPIDMINER DAN APLIKASI WEKA DALAM MENENTUKAN PENERIMA KARTU INDONESIA PINTAR DI SD NEGERI 3 MANGKUJAYAN PONOROGO MENGGUNAKAN METODE DATA MINING ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING

EKAWATI, ROSITA DEWI (2017) ANALISIS PENGGUNAAN APLIKASI RAPIDMINER DAN APLIKASI WEKA DALAM MENENTUKAN PENERIMA KARTU INDONESIA PINTAR DI SD NEGERI 3 MANGKUJAYAN PONOROGO MENGGUNAKAN METODE DATA MINING ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING. Skripsi thesis, Universitas Muhammadiyah Ponorogo.

Preview	Text halaman depan.pdf Download (1MB) | Preview
Preview	Text bab 1.pdf Download (344kB) | Preview
	Text bab 2.pdf Restricted to Repository staff only Download (430kB)
	Text bab 3.pdf Restricted to Repository staff only Download (340kB)
	Text bab 4.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB)
	Text bab 5.pdf Restricted to Repository staff only Download (216kB)
Preview	Text daftar pustaka.pdf Download (283kB) | Preview
Preview	Text lampiran.pdf Download (441kB) | Preview

Abstract

Pendidikan berhak dimiliki oleh setiap warga Negara. Pendidkan sebagai upaya dalam membangun sumberdaya manusia yang berkualitas bagi bangsa. Dalam pengupayaan pendidikan pemerintah mengadakan program bantuan yang dapat membantu dalam menunjang pendidikan yang ada di Indonesia, agar semua masyrakat mendapatkan hak mereka dalam berpendidikan. Dalam program Indonesia Pintar bertujuan memberikan bantuan bagi kelompok masyarakat yang bergolongan menengah kebawah agar mendapatkan pendidikan yang layak. Dalam hal ini metode data mining berguna dalam membantu mengelompokkan data penerima bantuan Kartu Indonesia Pintar agar bantuan tersebut tersalurkan dengan selayaknya. Penelitian ini di lakukan dengan menggunakan sample data siswa SD Negeri 3 Mangkujayan Ponorogo. Dalam penelitian ini data yang di gunakan adalah penghasilan orang tua dan jumlah saudara yang dimiliki. Dalam penggunaan metode data mining algoritma yang di gunakan adalah k-means clustering. K-means clustering mengelompokkan data kedalam beberapa kelompok data. Data siswa di kelompokkan menjadi tiga cluster, cluster yang memiliki nilai akhir cenroid terbesar adalah penerima kartu Indonesia pintar, sedangkan cluster yang memiliki nilai akhir centroid terkecil tidak berhak mendapatkan kartu Indonesia pintar, sedangkan nilai akhir centroid di antar terbesar dan terkecil berhak untuk menjadi pertimbangan dalam menerima kartu Indonesia pintar. Kata Kunci : data mining, kmeans, clustering, pendidikan, kartu Indonesia pintar

Item Type:	Thesis (Skripsi)
Subjects:	T Technology > T Technology (General)
Divisions:	Faculty of Engineering > Department of Informatic Engineering
Depositing User:	Editor FT
Date Deposited:	22 Sep 2017 06:28
Last Modified:	22 Sep 2017 06:28
URI:	http://eprints.umpo.ac.id/id/eprint/3428

Actions (login required)

View Item