PENERAPAN METODE ALGORITMA K-MEANS UNTUK PENGELOMPOKAN RISET GRUP DOSEN PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA UNIVERSITAS BINA DARMA PALEMBANG

YURENZA, YURENZA (2024) PENERAPAN METODE ALGORITMA K-MEANS UNTUK PENGELOMPOKAN RISET GRUP DOSEN PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA UNIVERSITAS BINA DARMA PALEMBANG. Other thesis, Universitas Bina Darma.

	Text (BAB 0) 0.pdf Download (1MB)
	Text (1) 1.pdf Download (432kB)
	Text (DP) DP.pdf Download (389kB)
	Text (PENERAPAN METODE ALGORITMA K-MEANS UNTUK PENGELOMPOKAN RISET GRUP DOSEN PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA UNIVERSITAS BINA DARMA PALEMBANG) LH.pdf Restricted to Repository staff only Download (9MB)
	Text (ARTIKEL) A.pdf Download (1MB)
	Text (LAMPIRAN) L.pdf Download (1MB)

Abstract

UBD atau yang dikenal Universitas bina darma adalah salah satu universitas yang terletak di kota palembang provinsi sumsel yang bergerak di bidang ilmu komputer dan berbagai bidang studi lain nya. Universitas bina darma sudah sering melakukan publikasi karya ilmiah nya di laman jurnal nasional maupun internasional serta menghasilkan penelitian yang berkualitas di berbagai bidang program studi, misalnya yang dilaksanakan oleh program studi teknik informatika, telah banyak mahasiswa-mahasiswi maupun dosen program studi teknik informatika yang mempublikasikan karya ilmiah nya di berbagai jurnal nasional dengan berbagai penelitian berdasarkan grup riset nya masing-masing. Banyak nya penelitian yang di lakukan oleh dosen dan juga mahasiswa di berbagai bidang program studi teknik informatika membuat dosen perlu melakukan proses klasifikasi atau pengelompokan publikasi dosen berdasarkan bidang penelitian bertujuan untuk mengidentifikasi kecenderungan masing-masing dosen dibidang teknik informatika terhadap bidang penelitian tertentu. Pengelompokan riset grup menggunakan metode tertentu di program studi teknik informatika masih belum terlaksana. Dengan menerapkan metode k-means diharapkan dapat pengelompokan riset grup dosen. Dari hasil analisis ini terdiri dari dua bagian. Bagian pertama berdasarkan dosen dikelompokan 3 cluster berdasarkan 29 data dosen yaitu cluster 0 merupakan cluster dengan penetian terendah, cluster1 dengan penelitian sedang, dan cluster 2 dengan penelitian tertinggi. Bagian kedua berdasarkan judul penelitian dikelompokan 7 cluster dengan jumlah 729 data, didapatkan cluster 0 dengan jumlah 11 anggota, kemudian cluster 1 berjumlah 101 anggota, kemudian cluster 2 berjumlah 3 anggota, kemudian cluster 3 berjumlah 447 anggota, kemudian cluster 4 berjumlah 164 anggota, selanjutnya cluster 5 ber jumlah 2 anggota, terakhir cluster 6 berjumlah 1 anggota.

Actions (login required)

View Item