PENGELOMPOKAN KETERAMPILAN DATABASE MAHASISWA TEKNIK INFORMATIKA UMG DENGAN MENGGUNAKAN FUZZY C-MEANS

ADI, DIMAS ANGGORO SAPTO (2014) PENGELOMPOKAN KETERAMPILAN DATABASE MAHASISWA TEKNIK INFORMATIKA UMG DENGAN MENGGUNAKAN FUZZY C-MEANS. undergraduate thesis, Universitas Muhammadiyah Gresik.

[img] Text
abstark .pdf

Download (86kB)
[img] Text
BAB 1 .pdf

Download (140kB)
[img] Text
bab 2 .pdf

Download (517kB)
[img] Text
BAB 3.pdf

Download (4MB)
[img] Text
BAB 4.pdf
Restricted to Registered users only

Download (1MB)
[img] Text
bab 5.pdf

Download (129kB)
[img] Text
Daftar Pustaka.pdf

Download (43kB)
Official URL: http://digilib.umg.ac.id/gdl.php?mod=browse&op=rea...

Abstract

Database merupakan hal yang sangat penting untuk menyimpan semua data-data penting agar mudah diakses kembali dengan cepat. Oleh karena itu Universitas terutama Jurusan Teknik Informatika wajib meningkatkan mutu pendidikan dengan memperbaiki sistem pendidikan agar menciptakan lulusan yang mempunyai kompetensi database yang bagus dan bisa bersaing di dunia kerja. Sehingga dibutuhkan sistem yang bisa mengetahui klaster-klaster mahasiswa berdasarkan kompetensi database sebagai acuan tingkat keberhasilan sistem pendidikan dan perbaikan metode pengajaran mata kuliah database. Sistem klustering kompetensi database mahasiswa ini menggunakan metode Fuzzy C-Means. Metode Fuzzy C-Means digunakan untuk memperbaiki kelemahan metode k-means yang dipengaruhi oleh pemilihan centroid awal secara acak dan menghasilkan cluster yang lebih konvergen. Data penelitian diperoleh melalui penyebaran kuesioner pada mahasiswa teknik Informatika Muhammadiyah Gresik semester 6 dengan 5 atribut materi pada mata kuliah database. Pengelompokan dilakukan dengan menggunkan atribut-atribut penilaian kompetensi database dasar, SQL DDL, SQL DML, database agregasi dan database advance. Hasil uji untuk evaluasi cluster index Xie Beni yang paling bagus yakni 6,3628 dengan mengelompokan mahasiswa menjadi 4 kelompok. Dengan mahasiswa kompetensi database rendah, mahasiswa kompetensi database sedang, kompetensi database tinggi, kompetensi database sangat tinggi

Item Type: Thesis (undergraduate)
Subjects: Engineering > Informatics Engineering
Engineering
Divisions: Faculty of Engineering > Informatics Engineering Study Program
Depositing User: tri risdianto saifullah
Date Deposited: 01 Jul 2019 12:05
Last Modified: 01 Jul 2019 12:05
URI: http://eprints.umg.ac.id/id/eprint/1540

Actions (login required)

View Item View Item