TRUNOJOYO-Tugas Akhir-7235-abstrak.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (260kB)
TRUNOJOYO-Tugas Akhir-7235-cover.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (639kB)
TRUNOJOYO-Tugas Akhir-7235-chapter1.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (229kB)
TRUNOJOYO-Tugas Akhir-7235-chapter2.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (224kB)
TRUNOJOYO-Tugas Akhir-7235-chapter3.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (434kB)
TRUNOJOYO-Tugas Akhir-7235-chapter4.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (819kB)
TRUNOJOYO-Tugas Akhir-7235-conclusion.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (10kB)
TRUNOJOYO-Tugas Akhir-7235-references.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (55kB)
TRUNOJOYO-Tugas Akhir-7235-apendices.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (3MB)
Abstract
Lembaga pendidikan pada jenjang SMA/MA/SMK merupakan
tempat yang paling strategis guna mencetak generasi bangsa yang
nantinya akan bersaing guna mengatasi isu globalisasi. Oleh karena itu
harus mendapat perhatian dari pemerintah dan masyarakat. Untuk
pemerintahnya sendiri berkewajiban untuk mengarahkan, membimbing,
melindungi, serta memberi fasilitas kepada lembaga pendidikan tersebut.
Dalam hal ini fasilitas yang diperlukan lembaga pendidikan guna
menunjang untuk penaklukan isu globalisasi adalah penggunaan
Teknologi Informasi (TI). Pengetahuan akan penggunaan teknologi
informasi pada pendidikan setingkat SMA/MA/SMK di Kabupaten
Bangkalan masih kurang terpenuhi. Dalam penelitian ini akan dilakukan
pengelompokkan (clustering) yang merupakan metode dalam data
mining yang membagi seluruh data pada kelompok-kelompok sesuai
dengan kesamaan karakteristiknya. Pada penggunaan TI di
SMA/MA/SMK akan dilakukan pengelompokkan berdasarkan kriteria
TI menggunakan metode K-Means dengan funngsi jarak Manhattan
Distance dari jumlah cluster = 2 sampai dengan 49. Untuk mendapatkan
jumlah cluster terbaik, akan dilakukan perhitungan Sum Sequared of
Error (SSE). Jumlah cluster dengan nilai SSE terkecil akan dipilih untuk
dijadikan jumlah cluster terbaik untuk pengelompokkan ini. Pada uji
coba yang telah dilakukan, didapatkan jumlah cluster terbaik untuk
pengelompokkan ini adalah 3 cluster, karena mempunyai nilai SSE
paling kecil yaitu 59.91.
Kata Kunci : Cluster, K-Means, Manhattan Distance, Sum Sequared of
Error
| Item Type | Thesis (Skripsi) |
|---|---|
| Thesis Type | S1 |
| Creators | Creators NIM ELVANDARI NUR A AGHA |
| Department | Informatika |
| Uncontrolled Keywords | Cluster; K-Means; Manhattan Distance; Sum Sequared of Error |
| Divisions | Fakultas Teknik > S1 - Informatika |
| Additional Information | elib mass import |
| Depositing User | Unnamed user with email library@trunojoyo.ac.id |
| Date Deposited | 19 Oct 2026 15:26 |
| Last Modified | 24 Oct 2026 16:52 |
| URI | https://repository.trunojoyo.ac.id/id/eprint/7993 |
