Aplikasi K-Means untuk Pengelompokan Siswa Pendidikan Anak Usia Dini (PAUD) Berdasarkan Data Siswa di Kecamatan Ledokombo

Shofiana, Laili Amalia (2015) Aplikasi K-Means untuk Pengelompokan Siswa Pendidikan Anak Usia Dini (PAUD) Berdasarkan Data Siswa di Kecamatan Ledokombo. Undergraduate thesis, UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH JEMBER.

[img]
Preview
Text
JURNAL.pdf

Download (154kB) | Preview
[img] Text
COVER DAN PENDAHULUAN.pdf

Download (223kB)
[img] Text
abstrak.pdf

Download (49kB)
[img] Text
BAB I.pdf

Download (154kB)
[img] Text
BAB II.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (503kB)
[img] Text
BAB III.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (147kB)
[img] Text
BAB IV.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (1MB)
[img] Text
BAB V.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (86kB)
[img] Text
DAFTAR PUSTAKA.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (123kB)

Abstract

Pendidikan anak usia dini (PAUD) adalah jenjang pendidikan sebelum jenjang pendidikan dasar yang merupakan suatu upaya pembinaan yang ditujukan bagi anak sejak lahir sampai dengan usia enam tahun. Penelitian ini berusaha untuk mengelompokan siswa berdasarkan umur dan kemampuan. Pengelompokkan data dilakukan dengan menggunakan metode Clustering K-Means yaitu dengan mengelompokan data berdasarkan umur dan kemampuan (membaca, menulis, menghitung, dan menghafal). Algoritma k-means merupakan algoritma yang membutuhkan parameter input sebanyak k dan membagi sekumpulan n objek kedalam k cluster sehingga tingkat kemiripan antar anggota dalam satu cluster tinggi sedangkan tingkat kemiripan dengan anggota pada cluster lain sangat rendah. Hasil dari pengujian sistem, diperoleh tiga kelompok siswa berdasarkan umur dan kemampuan yaitu, 215 siswa kelompok A, 125 siswa kelompok B, dan 120 siswa kelompok C. Uji coba terhadap 460 data dengan jumlah klaster yang sama, jika suatu klaster tingkat kemiripan yang tinggi, maka rata – rata yang dihasilkan juga memiliki tingkat kemiripan yang tinggi. Hasil perhitungan dataset dengan metode K-Means. Perbedaan hasil program k-means terjadi karena prbedaan inisialisasi centroid pertama. Metode k-means sangat sensitif terhadap inisialisasi centroid awal, sehingga hasil cluster yang dihasilkan berbeda.

Item Type: Thesis (Undergraduate)
Uncontrolled Keywords: Clustering, K-Means, PAUD
Subjects: 000 General Works > 004 Data Processing, Computer Science
Divisions: Faculty of Engineering > Department of Informatics Engineering (S1 - Undergraduate Thesis)
Depositing User: Hendri Uut Fahrullah
Date Deposited: 27 Jul 2019 09:19
Last Modified: 28 Nov 2019 06:50
URI: http://repository.unmuhjember.ac.id/id/eprint/2192

Actions (login required)

View Item View Item