Analisa profil data mahasiswa baru Universitas STIKUBANK Semarang dengan teknik data mining

WAHYUDI, Eko Nur, Drs. Edi Winarko, M.Sc., Ph.D

2010 | Tesis | S2 Ilmu Komputer

Data mining merupakan suatu metode menemukan suatu pengetahuan dalam suatu database yang cukup besar. Data mining adalah proses menggali dan menganalisa sejumlah data yang sangat besar untuk memperoleh sesuatu yang benar, baru, sangat bermanfaat dan akhirnya dapat dimengerti suatu corak atau pola dalam data tersebut. Data mining dengan teknik klustering menekankan pada proses bagaimana beberapa objek dapat dikelompokkan dengan suatu rumus jarak terdekat. Sedangkan teknik klasifikasi menekankan pada proses memecah atau membagi beberapa objek ke dalam beberapa kategori atau kriteria tertentu. Penelitian ini bertujuan menggali data mahasiswa baru Universitas Stikubank Semarang selama periode tahun akademik 2001-2008 untuk menentukan kelompok dan pola kecenderungan darimana mahasiswa baru tersebut berasal. Dengan teknik klustering dan klasifikasi memberikan suatu hasil berupa informasi atau pengetahuan yang dapat dijadikan dasar pengambilan keputusan dalam rangka kegiatan penerimaan mahasiswa baru dan promosi khususnya menentukan kota dan sekolah tujuan. Hasil klustering dan klasifikasi mahasiswa baru disampaikan dalam bentuk visualisasi berupa tabel dan grafik

Data mining is a method to find a knowledge in a large database. Data mining is the process of exploring and analyzing a number of very large data to obtain the right thing, new, very useful and ultimately understandable to a style or pattern in the data. Data mining techniques in the process clustering emphasize how some objects can be grouped with a closest distance formula. Classification techniques while emphasizing the process of breaking or dividing some objects into categories or specific criteria. This study aims to explore new student data Stikubank Semarang University during the academic year 2001-2008 to determine the trends and patterns from which new students come from. Clustering and classification techniques provide information or knowledge which can be used in decision making within the framework of the new admissions and promotions, especially to determine the city and school target. The result of clustering and classification of new students can be presented in the form of tables and graphs.

Kata Kunci : Data mining,Klustering,Klasifikasi,Visualisasi, data mining, clustering, classification, visualization