Penerapan Teknik Clustering Untuk Pengelompokkan Konsentrasi Mahasiswa Dengan Metode Self Organizing Map
Main Article Content
Abstract
Prodi sistem Komputer memiliki beberapa konsentrasi atau peminatan ketika mahasiswa menginjak semester pertengahan yaitu semester 5. Penentuan konsetrasi ini sangatlah riskan untuk mahasiswa, karena mahasiswa harus memilih sesuai dengan bakat yang ditunjang oleh nilai dari matakuliah pendukung konsetrasi tersebut. Standar dalam menentukan konsentrasi bagi mahasiswa dapat dipengaruhi oleh beberapa faktor, antara lain nilai akdemik
yang ditunjukkan dengan nilai matakuliah mahasiswa serta IPK dari mahasiswa tersebut. Penelitian ini bertujuan mengimplementasikan algoritma Self Organizing Map (SOM) untuk clustering konsetrasi mahasiswa. Melihat dari permasalahan utama dari sistem clustering adalah bagaimana membagi sekelompok data yang memiliki kesamaan semirip mungkin ke dalam satu cluster. Metode Self Organizing Map (SOM) pertama kali diperkenalkan pada tahun
1981 oleh Prof. Teuvo Kohonen, algoritma ini melakukan proses clustering dengan membentuk jaringan kohonen yang digunakan untuk mengelompokkan data berdasarkan karakteristik serta fitur-fitur dari datanya. Yang dijadikan acuan dasara atau Parameter untuk metode clustering ini adalah nilai-nilai matakuliah di semester sebelumnya, dimana matakuliah tersebut merupakan matakuliah prasyarat . Pengujian dilakukan dengan menguji fungsionalitas sistem, dan mengevaluasi cluster yang dihasilkannya. Hasil nilai cluster yang terbentuk dapat dijadikan sebagai acuan informasi penentu kelompok konsentrasi bagi mahasiswa prodi Sistem Komputer.
Article Details
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
References
. Rakhman, A.Z., Wulandari, H.N., Maheswara, G., Kusumadewi, S., 2012, Fuzzy
Inference System Dengan Metode Tsukamoto Sebagai Pemberi Saran Pemilihan
Konsentrasi (Studi Kasus Jurusan Teknik Informatika UII), Seminar Nasional Aplikasi
Teknologi Informasi (SNATI), 15-16 Juni 2012, [online] available at:
https://journal.uii.ac.id/Snati/article/view/2903/2664
. Hamrul, H., 2015, Sistem Penunjang Keputusan Untuk Pemilihan Konsentrasi Di
Fakultas Teknik Komputer Menggunakan Metode SMART, Jurnal Ilmiah
d’ComPutarE, No.1 Vol.5 [online] available at:
http://journal.uncp.ac.id/index.php/computare/article/view/173
. Aranda, J., Natasya, W.A.G., 2016, Penerapan Metode K-Means Cluster Analysis Pada
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Konsentrasi Untuk Mahasiswa International
Class STMIK AMIKOM Yogyakarta, Seminar Nasional Teknologi Informasi dan
Multimedia, 6-7 Februari 2016, [online] available at:
https://ojs.amikom.ac.id/index.php/semnasteknomedia/article/view/1293/1220
. Suwirmayanti, N.LG.P., Saryanti, I.G.A.D., 2019, Penerapan Teknik Clustering Untuk
Pengelompokkan Konsentrasi Mahasiswa Dengan Metode K-Means, Seminar Ilmiah
Nasional Teknologi, Sains, dan Sosial Humaniora (SINTESA), 7 Agustus 2019, [online]
available at: https://jurnal.undhirabali.ac.id/index.php/sintesa/article/view/884
. K, Adi Turkhamudin., Panjaitan, B., Guntara, R., 2018, Implementasi Data Mining
Clustering Data Mahasiswa Teknik Informatika Menggunakan Algoritma K-Means,ISSN: 2685-4902 (media online)
Jurnal Ilmiah Intech : Information Technology Journal of UMUS : 11 – 20
Prosiding Seminar Nasional Cendekiawan Ke 4 Tahun 2018, Buku I, [online] available
at: https://trijurnal.lemlit.trisakti.ac.id/semnas/article/view/3667/3075
. Firdauz, E.H., Widodo, E., 2018, Pengelompokkan Data PMKS Menggunakan Metode
Self Organizing Maps, Sosiohumaniora Jurnal Ilmiah Ilmu Sosial dan Humaniora,
No.1 Vol.4, pp.37-44. [online] available at:
http://www.jurnal.ustjogja.ac.id/index.php/sosio/article/view/2223
. Umar, R., Fadlil, A., Az-Zahra, R.R., 2017, Pengelompokkan Peminatan Jurusan Di
SMK Menggunakan Metode Self Organizing Map (SOM), Seminar Nasional Teknologi
Informasi dan Komunikasi – SEMANTIKOM, [online] available at:
https://semantikom.unira.ac.id/2017/SEMANTIKOM_2017_paper_33.pdf
. Harli, E., Fauzi, A., Kusmanto, T.H., 2016, Pengelompokkan Kelas Menggunakan Self
Organizing Map Neural Network Pada SMK N 1 Depok, Jurnal Edukasi dan Penelitian
Informatika (JEPIN), No.2 Vol.2, pp.90-95, [online] available at:
https://pdfs.semanticscholar.org/07c8/1f2412cf7205424c9ab0e2a2e72bc45ad8f4.pdf
. Maria, F., et all., 2011, Self Organizing Maps – Applications and Novel Algorithm
Design, Jelena Marusic, Croatia.
. Isnaeni, S.H., 2017, Analisis Kelompok Faktor-Faktor Kemiskinan dan Kesenjangan
Perekonomian Menggunakan Algoritma Self Organizing Maps (SOM) Di Jawa Tengan
Tahun 2015, Reaksi Riset Akuntansi dan Keuangan Indonesia, No.1 Vol.3, pp.40-48.
[online] available at: http://journals.ums.ac.id/index.php/reaksi/article/view/5566/3972
. Wahyuningrum, R.T., Rosyid, B., Permana, K.E., 2012, Pengenalan Pola Senyum
Menggunakan Self Organizing Maps (SOM) Berbasis Ekstrasi Fitur Two –
Dimensional Principal Componen Analysis (PCA), Seminar Nasional Aplikasi
Teknologi Informasi (SNATI), 15-16 Juni 2012, [online] available at:
https://journal.uii.ac.id/Snati/article/view/2957/2729
. Mustaqbal, M.S., Firdaus, R.F., Rahmadi, H., 2015, Pengujian Aplikasi Menggunakan
Blackbox Testing Boundary Value Analysis (Studi Kasus Aplikasi Prediksi Kelulusan
SNMPTN), JITTER Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan, No.3 Vol.1, pp.31-36,
[online] available at: http://journal.widyatama.ac.id/index.php/jitter/article/view/62