PENERAPAN K-MEDOIDS DALAM PENGELOMPOKAN SKRIPSI MAHASISWA STUDI KASUS MAHASISWA FAKULTAS TEKNOLOGI SISTEM INFORMASI UKDW UNIVERSITAS KRISTEN DUTA WACANA

23080436, ELVIRA RATNA AGHASTY (2012) PENERAPAN K-MEDOIDS DALAM PENGELOMPOKAN SKRIPSI MAHASISWA STUDI KASUS MAHASISWA FAKULTAS TEKNOLOGI SISTEM INFORMASI UKDW UNIVERSITAS KRISTEN DUTA WACANA. Bachelor thesis, Universitas Kristen Duta Wacana.

	Text (Skripsi Sistem Informasi) 23080436_bab1_bab5_daftarpustaka.pdf Download (2MB)
	Text (Skripsi Sistem Informasi) 23080436_bab2-sd-bab4_lampiran.pdf Restricted to Registered users only Download (3MB) | Request a copy

Abstract

SInTA (Sistem Informasi Tugas Akhir) UKDW merupakan sistem informasi yang menyimpan dan menampilkan kumpulan dokumen skripsi dari mahasiswa UKDW Yogyakarta. Dosen dan mahasiswa bahkan masyarakat diluar UKDW mendapatkan hak akses yang sama untuk melihat kumpulan skripsi yang tersedia. Masalah timbul ketika dosen ingin mengembangka topik yang jarang atau paling sedikit dikerjakan untuk skripsi. Dosen memiliki kebutuhan untuk mengetahui kelompok topik skripsi yang paling banyak atau paling sedikit yang telah dibimbing, hanya SInTA tidak menyediakan fasilitas untuk menyajikan pengelompokan skripsi tersebut. Dalam skripsi ini dibuat program untuk mengelompokkan skripsi bimbingan dosen dengan menerapkan metode K-Medoids.. Sistem melakukan pengelompokan dengan cara clustering. Clustering merupakan salah satu cara pengelompokan berdasarkan kesamaan karakteristik antar dokumen skripsi. Hasil pengelompokan didapatkan setelah pengguna memberi masukan berupa nama dosen, jumlah kelompok dan prosentase kemiripan dokumen pada sistem. Sistem akan menampilkan hasil berupa data skripsi yang telah dikelompokkan, nilai purity dari clustering, informasi dasar tentang jumlah dokumen, nilai feature selection dan nama dosen yang dipilih. Hasil dari penelitian ini adalah program bantu pengelompokkan skripsi mahasiswa sesuai dengan kesamaan jenis dokumen berdasarkan abstrak skripsi. Metode K-Medoids mengelompokkan skripsi mahasiswa dengan menentukan medoid setiap cluster dan menghitung Total Distance paling kecil dari kombinasi medoid cluster yang dihasilkan. Pengelompokkan dokumen menghasilkan purity yang tinggi apabila jumlah kelompok yang ditentukan semakin besar dan keragaman jenis dokumen skripsi tergolong homogen. Nilai purity dari hasil clustering dipengaruhi oleh jumlah kelompok.

Actions (login required)

View Item