ANALISIS DAN PEMODELAN DATA MAHASISWA NON PENDIDIKAN DASAR BERBASIS CLUSTERING MENGGUNAKAN ALGORITMA FUZZY C-MEANS

NATHANIA ADISYA PERMATA, (2018) ANALISIS DAN PEMODELAN DATA MAHASISWA NON PENDIDIKAN DASAR BERBASIS CLUSTERING MENGGUNAKAN ALGORITMA FUZZY C-MEANS. Skripsi thesis, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau.

[img]
Preview
Text
1. COVER_2018506SIF.pdf

Download (195kB) | Preview
[img]
Preview
Text
2. PENGESAHAN_2018506SIF.pdf

Download (698kB) | Preview
[img]
Preview
Text
3. ABSTRAK_2018506SIF.pdf

Download (198kB) | Preview
[img]
Preview
Text
4. KATA PENGANTAR_2018506SIF.pdf

Download (187kB) | Preview
[img]
Preview
Text
5. DAFTAR ISI_2018506SIF.pdf

Download (174kB) | Preview
[img]
Preview
Text
6. BAB I_2018506SIF.pdf

Download (207kB) | Preview
[img]
Preview
Text
7. BAB II_2018506SIF.pdf

Download (388kB) | Preview
[img]
Preview
Text
8. BAB III_2018506SIF.pdf

Download (506kB) | Preview
[img] Text
9. BAB IV_2018506SIF.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (702kB)
[img]
Preview
Text
10. BAB V_2018506SIF.pdf

Download (167kB) | Preview
[img]
Preview
Text
11. DAFTAR PUSTAKA_2018506SIF.pdf

Download (179kB) | Preview

Abstract

Kegiatan sosialisasi dan promosi di Unit Program Belajar Jarak Jauh (UPBJJ) Pekanbaru terbagi menjadi dua yaitu dengan menggunakan media dan kunjungan langsung ke daerah. Sosialisasi dan promosi dalam bentuk kunjungan langsung ke daerah belum memiliki kriteria tertentu dalam menentukan sasaran yang dituju saat kegiatan sosialisasi dan promosi. Selain itu kerugian biaya dan waktu juga dirasakan karena penentuan sasaran sosialisasi dan promosi yang belum efektif. Fokus penelitian ini ditujukan untuk memodelkan data mahasiswa Non Pendidikan Dasar untuk menemukan pola mahasiswa yang dapat dijadikan kriteria sasaran sosialisasi dan promosi. Data diolah menggunakan metode clustering yaitu Fuzzy C-Means (FCM). Atribut yang digunakan dalam proses clustering terdiri dari 6 atribut yaitu NIM, pendidikan akhir, jurusan asal, program studi, IPK dan kabupaten kota. Proses clustering FCM menggunakan pemodelan parameter dan cluster berbasis analisis untuk menghasilkan analisis cluster terbaik yang akan digunakan sebagai kriteria sasaran sosialisasi dan promosi. Data hasil clustering yang telah didapat dilakukan uji validitas menggunakan metode validasi Silhouette Index (SI). Berdasarkan uji coba dan hasil validasi didapatkan cluster optimal dengan nilai hasil validasi SI 0.482 dengan cluster terbaik berada 10 cluster dengan iterasi 100. Sehingga dapat disimpulkan bahwa dengan pemodelan parameter dan cluster berbasis analisis pada algorima FCM mampu menghasilkan analisis cluster terbaik yang optimal yang dapat digunakan sebagai kriteria sasaran sosialisasi promosi.Kata Kunci: Clustering, Fuzzy C-Means (FCM), Silhouette Index (SI), Sosialisasi dan Promosi

Item Type: Thesis (Skripsi)
Subjects: 300 Ilmu Sosial
Divisions: Fakultas Sains dan Teknologi > Sistem Informasi
Depositing User: Ms. Nilam Badriyah
Date Deposited: 22 Jul 2019 08:15
Last Modified: 22 Jul 2019 08:15
URI: http://repository.uin-suska.ac.id/id/eprint/16563

Actions (login required)

View Item View Item