?url_ver=Z39.88-2004&rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Adc&rft.relation=https%3A%2F%2Fkatalog.ukdw.ac.id%2F8679%2F&rft.title=PERBANDINGAN+ANTARA+K-MEANS+DENGAN+TWOSTEP+CLUSTERING+UNTUK+PREDIKSI+KATEGORI+IP+MAHASISWA+FAKULTAS+TEKNOLOGI+INFORMASI+UKDW&rft.creator=R.+Gunawan+Santosa&rft.creator=Yuan+Lukito&rft.subject=T+Teknologi+(Umum)&rft.description=Model+Prediksi+yang+dilakukan+untuk+penelitian+ini+dibagi+menjadi+dua%0D%0Ajenis%2C+yaitu+model+prediksi+Indeks+Prestasi+Semester+1+(IPS1)+untuk+Mahasiswa%0D%0AJalur+Prestasi+(JP)+dan+Mahasiswa+Non+Jalur+Prestasi+(NJP).+Model+prediksi+untuk%0D%0AJP+menggunakan+4+variabel+(+Status+SMA%2C+Lokasi+SMA%2C+Kategori+SMA+%2C+Level%0D%0ABahasa+Inggris)+%2C+sedangkan+model+untuk+NJP+menggunakan+8+variabel+yaitu+4%0D%0Avariabel+diatas+yang+ditambah+dengan+hasil+tes+kemampuan+Spatial%2C+hasil+tes%0D%0Akemampuan+Verbal%2C+hasil+tes+kemampuan+Numerik+dan+hasil+tes+kemampuan%0D%0AAnalogi+.%0D%0APada+penelitian+tahun+yang+lalu+(2019)+telah+dilakukan+perbandingan%0D%0Aakurasi+antara+model+dengan+K-Means+Clustering+dan+model+fungsi+Discriminant%0D%0ALinier+Fisher+(DLF)+untuk+memprediksi+kategori+indeks+prestasi+mahasiswa+FTI%0D%0AUKDW.+Hasilnya+ternyata+akurasi+prediksi+fungsi+DLF+lebih+rendah+daripada%0D%0Amodel+K-Means+Clustering.+Untuk+mahasiswa+Jalur+Prestasi+(JP)+Rata-rata%0D%0Aprosentase+akurasi+prediksi+dengan+K-Means+Clustering+adalah+78%2C28%25%0D%0Asedangkan+rata-rata+prosentase+akurasi+prediksi+dengan+Fungsi+DLF+adalah+58%2C62%0D%0A%25.+Sedangkan+untuk+mahasiswa+Non+Jalur+Prestasi+(NJP)+rata-rata+prosentase%0D%0Aakurasi+prediksi+dengan+K-Means+Clustering+adalah+94%2C61%25+sedangkan+rata-rata%0D%0Aprosentase+akurasi+prediksi+dengan+Fungsi+DLF+adalah+52%2C07+%25.%0D%0AHasil+penelitian+yang+telah+dilakukan+(2020)+adalah+membandingkan%0D%0Ametode+K-Means+dengan+metode+TwoStep+untuk+memprediksi+kategori+IPS1%0D%0Amahasiswa+angkatan+2019.+Hasilnya+untuk+mahasiswa+JP%2C+didapat+Rata-rata%0D%0Aprosentase+akurasi+prediksi+dengan+K-Means+Clustering+adalah+79%2C25%25%0D%0Asedangkan+rata-rata+prosentase+akurasi+prediksi+dengan+TwoStep+Clustering%0D%0Aadalah+72%2C50+%25.+Sedangkan+untuk+mahasiswa+NJP%2C+rata-rata+prosentase+akurasi%0D%0Aprediksi+dengan+K-Means+Clustering+adalah+94%2C15%25+sedangkan+rata-rata%0D%0Aprosentase+akurasi+prediksi+dengan+TwoStep+Clustering+adalah+71%2C42+%25.%0D%0ASehingga+dapat+disimpulkan+untuk+prediksi+lebih+akurat+menggunakan+K-Means%0D%0AClustering+daripada+TwoStep+Clustering&rft.publisher=Program+Studi+Informatika%2C+Universitas+Kristen+Duta+Wacana&rft.date=2020-11-07&rft.type=Project+Report&rft.type=NonPeerReviewed&rft.format=text&rft.language=id&rft.identifier=https%3A%2F%2Fkatalog.ukdw.ac.id%2F8679%2F1%2F97_PENDAHULUAN_KESIMPULAN_DAFTARPUSTAKA.pdf&rft.format=text&rft.language=id&rft.identifier=https%3A%2F%2Fkatalog.ukdw.ac.id%2F8679%2F2%2F97_FULLTEXT.pdf&rft.identifier=++R.+Gunawan+Santosa+and+Yuan+Lukito++(2020)+PERBANDINGAN+ANTARA+K-MEANS+DENGAN+TWOSTEP+CLUSTERING+UNTUK+PREDIKSI+KATEGORI+IP+MAHASISWA+FAKULTAS+TEKNOLOGI+INFORMASI+UKDW.++Research+Report+(Lecturer).+Program+Studi+Informatika%2C+Universitas+Kristen+Duta+Wacana%2C+Yogyakarta.++++(Unpublished)++