Pemetaan spasial hasil data mining keadaan sosial ekonomi pendaftar Perguruan Tinggi di Daerah Jawa Barat

ROSADI, Rudi, Dra. Sri Hartati, MSc.,PhD

2006 | Tesis | S2 Ilmu Komputer

Datangnya mahasiswa masuk suatu perguruan tinggi mereka mempunyai pola tertentu. Data asal daerah mahasiswa dapat digunakan untuk mendefinisikan source (mahasiswa). Sehingga dapat membantu perguruan tinggi untuk meningkatkan strategi pemasarannya dalam rangka mencari source yang banyak. Teknik data mining digunakan untuk mengekplorasi hubungan antara source (mahasiswa) dengan atribut datanya (seperti penghasilan keluarga dan latar belakang pendidikan orang tua ). Klasifikasi Naïve Bayes digunakan menentukan nilai klasifikasi hubungan antara pendaftar ke perguruan tinggi dengan kriteria keadaan sosial ekonomi tertentu yang kita tentukan, sehingga kita dapat melihat source (pendaftar) yang sesuai dengan kriteria tertentu berada pada lokasi (spasial area) atau daerah-daerah tertentu

Applicants of university admission is not random, it follow a specific pattern. Students admission data of their district can be used to define the likely source of students and their movements. Thus, it can help the university to improve its courses marketing strategies. Data mining techniques are used to explore the relationships between the source of students and the attribute data (such as family income and education backgrounds). Naïve Bayesian classifications is adopted to determine value of classification of the relationships between applicants of college and the specified social economic criterion, so that we can see the source of applicants that matchs with the specified criterion is located at certain area (districts).

Kata Kunci : Data Mining,Pemetaan Spasial,Klasifikasi Naive Bayes, Spatial mapping, Data Mining, Naïve Bayes Classifications