Search engine for discovering works of Art, research articles, and books related to Art and Culture
ShareThis
Javascript must be enabled to continue!

K-MEANS UNTUK MENENTUKAN CALON PENERIMA BEASISWA BIDIK MISI DI POLBENG

View through CrossRef
Intisari –   Penyaluran beasiswa bidik misi kepada mahasiswa yang berasal dari keluarga kurang mampu harus melalui seleksi yang melibatkan kriteria-kriteria tertentu. Kriteria tersebut seperti penghasilan orang tua, status kepemilikan rumah, kondisi rumah, jumlah tanggungan orang tua, status orang tua dan prestasi akademik. Algorithma k-means dapat membantu mengklasifikasikan mahasiswa yang sangat layak, layak, dengan pertimbangan dan kurang layak menerima bidik misi. Adapun tujuan penelitian   ini   adalah   menetukan   clustering   pelamar   beasiswa   sehingga   dapat   memberikan rekomendasi sangat layak, layak, dengan pertimbangan dan kurang layak untuk menerima beasiswa dengan 6 kriteria. Data set yang digunakan sebanyak 129 instance yang berasal dari panitia seleksi bidik misi politeknik negeri bengkalis (polbeng). Data-data tersebut dihitung dengan menggunakan algoritma K-Means dan pengujianya dilakukan dengan menggunakan tool Weka. Dari hasil pengujian dihasilkan  sebanyak  17  orang  direkomendasi  dengan  pertimbangan,  24  orang  direkomendasikan sangat layak, 32 orang direkomendasikan layak dan 56 orang direkomendasikan kurang layak. Kata kunci – Klasifikasi, K-Mens, Bidik misi
Title: K-MEANS UNTUK MENENTUKAN CALON PENERIMA BEASISWA BIDIK MISI DI POLBENG
Description:
Intisari –   Penyaluran beasiswa bidik misi kepada mahasiswa yang berasal dari keluarga kurang mampu harus melalui seleksi yang melibatkan kriteria-kriteria tertentu.
Kriteria tersebut seperti penghasilan orang tua, status kepemilikan rumah, kondisi rumah, jumlah tanggungan orang tua, status orang tua dan prestasi akademik.
Algorithma k-means dapat membantu mengklasifikasikan mahasiswa yang sangat layak, layak, dengan pertimbangan dan kurang layak menerima bidik misi.
Adapun tujuan penelitian   ini   adalah   menetukan   clustering   pelamar   beasiswa   sehingga   dapat   memberikan rekomendasi sangat layak, layak, dengan pertimbangan dan kurang layak untuk menerima beasiswa dengan 6 kriteria.
Data set yang digunakan sebanyak 129 instance yang berasal dari panitia seleksi bidik misi politeknik negeri bengkalis (polbeng).
Data-data tersebut dihitung dengan menggunakan algoritma K-Means dan pengujianya dilakukan dengan menggunakan tool Weka.
Dari hasil pengujian dihasilkan  sebanyak  17  orang  direkomendasi  dengan  pertimbangan,  24  orang  direkomendasikan sangat layak, 32 orang direkomendasikan layak dan 56 orang direkomendasikan kurang layak.
 Kata kunci – Klasifikasi, K-Mens, Bidik misi.

Related Results

KARAKTERISTIK MAHASISWA BIDIK MISI PENDIDIKAN TEKNIK OTOMOTIF
KARAKTERISTIK MAHASISWA BIDIK MISI PENDIDIKAN TEKNIK OTOMOTIF
Penelitian ini bertujuan untuk mendeskripsikan karakteristik dan prestasi mahasiswa bidik misi di  jurusan  Pendidikan  Teknik  Otomotif,  Fakultas  Teknik  Universitas  Negeri  Yo...
Pengembangan Sistem Informasi Pengelolaan Beasiswa Politeknik Caltex Riau
Pengembangan Sistem Informasi Pengelolaan Beasiswa Politeknik Caltex Riau
Politeknik Caltex Riau mengelola beberapa beasiswa yang sumber pendanaannya bisa berasal dari pemerintah maupun swasta. Pengelolaan skema beasiswa ini dilakukan secara manual berup...
PERANCANGAN SISTEM INFORMASI PENDATAAN CALON PENERIMA BEASISWA BAZNAS KABUPATEN ASAHAN
PERANCANGAN SISTEM INFORMASI PENDATAAN CALON PENERIMA BEASISWA BAZNAS KABUPATEN ASAHAN
Abstract: Poverty is a serious problem in developing countries, including Indonesia, which has an impact on limited access to education. To address this issue, BAZNAS (National Ami...
MODEL BERBASIS K-NEAREST NEIGHBOR DALAM PENENTUAN PENERIMA BEASISWA
MODEL BERBASIS K-NEAREST NEIGHBOR DALAM PENENTUAN PENERIMA BEASISWA
Sistem pengambilan keputusan untuk menentukan penerima beasiswa BBM masih belum optimal yaitu menggunkan sistem seleksi berkas. Setiap ada pengajuan beasiswa yang diajukan mahasisw...
PENERAPAN ALGORITMA KLASIFIKASI SEBAGAI PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMBERIAN BEASISWA MAHASISWA
PENERAPAN ALGORITMA KLASIFIKASI SEBAGAI PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMBERIAN BEASISWA MAHASISWA
Beasiswa merupakan bantuan pemerintah maupun swasta berupa sejumlah uang yang diberikan kepada siswa yang sedang atau yang akan mengikuti pendidikan di sekolah...
SISTEM INFORMASI ADMINISTRASI BEASISWA MAHASISWA UNIVERSITAS RESPATI YOGYAKARTA
SISTEM INFORMASI ADMINISTRASI BEASISWA MAHASISWA UNIVERSITAS RESPATI YOGYAKARTA
ABSTRAK Biro Administrasi Kemahasiswaan dan Carrier Center merupakan unit yang ada Universitas Respati Yogyakarta dibawah tanggung jawab Wakil Rektor III dalam mengelola kegiatan k...
Rancang Bangun Aplikasi Penerima Beasiswa Dengan Menggunakan Metode Adaptive Neuro-Fuzzy Interference System (ANFIS)
Rancang Bangun Aplikasi Penerima Beasiswa Dengan Menggunakan Metode Adaptive Neuro-Fuzzy Interference System (ANFIS)
Di Perguruan Tinggi, beasiswa biasanya diberikan atas berbagai pertimbangan. Pada umumnya, yang menjadi bahan pertimbangan utama adalah penghasilan orangtua, Indeks Prestasi Kumula...
Beasiswa KIP-K: Apakah Beasiswa Dapat Menjadi Motivasi Belajar Mahasiswa?
Beasiswa KIP-K: Apakah Beasiswa Dapat Menjadi Motivasi Belajar Mahasiswa?
Pendidikan menjadi kebutuhan dasar setiap individu, namun pada kenyataannya masih banyak individu yang belum mengenyam pendidikan dengan baik karena permasalahan biaya pendidikan y...

Back to Top