Silvana, Nazuah and Shofa, Shofia Hilabi and Agustia, Hananto and Baenil, Huda and Tukino, Tukino (2023) Seleksi penerimaan beasiswa dengan metode k-means clustering menggunakan orange. Justindo (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi Indonesia), 8 (1): 3. pp. 18-27. ISSN 2502-5724
2502-5724_8_1_2023-3.pdf - Published Version
Available under License Creative Commons Attribution.
Download (2MB) | Preview
Abstract
Beasiswa adalah insentif keuangan yang ditawarkan oleh pemerintah, industri swasta, kedutaan ataupun Lembaga pendidikan. Proses penyeleksian penerimaan beasiswa secara tidak terintegrasi sistem butuh waktu yang lama, tidak efektif dan butuh ketelitian yang tinggi. Oleh karena itu diperlukan suatu metode untuk membantu pihak sekolah dan staf TU dalam menentukan siswa yang layak menerima beasiswa pada tahun berikutnya. Penelitian ini menggunakan metode K-Means clustering dengan tools orange data mining dan mengelompokkannya menjadi 3 cluster. Data yang digunakan adalah data sampel sebanyak 120 data yang telah direkap dari setiap program keahlian. Hasil yang diperoleh penelitian ini adalah setiap cluster akan memiliki anggota masing-masing yaitu cluster 1 dengan persentase 48% memiliki 58 anggota, cluster 2 dengan persentase 33% memiliki 39 anggota dan cluster 3 dengan persentase 19% memiliki 23 anggota. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui jumlah siswa yang termasuk berhak menerima beasiswa, tidak berhak menerima, dan dipertimbangkan.
Item Type: | Article |
---|---|
Uncontrolled Keywords: | Beasiswa, Clustering, K-means, Orange data mining |
Subjects: | Computers, Control & Information Theory > Data Files Social and Political Sciences > Education, Law, & Humanities |
Depositing User: | Djaenudin djae Mohamad |
Date Deposited: | 29 Dec 2023 05:32 |
Last Modified: | 29 Dec 2023 05:32 |
URI: | https://karya.brin.go.id/id/eprint/23942 |