Penerapan Data Mining untuk Memprediksi Peminatan Program Studi dengan Metode K-Nearest (Studi Kasus : Universitas XYZ)

Nauval, Muhammad Luthfan (2024) Penerapan Data Mining untuk Memprediksi Peminatan Program Studi dengan Metode K-Nearest (Studi Kasus : Universitas XYZ). Undergraduate thesis, Universitas Pembangunan Jaya.

	Text Pendahuluan.pdf Download (715kB)
	Text Abstract.pdf Download (493kB)
	Text Abstrak.pdf Download (495kB)
	Text Daftar Isi.pdf Download (525kB)
	Text Daftar Gambar.pdf Download (509kB)
	Text Daftar Tabel.pdf Download (469kB)
	Text Daftar Lampiran.pdf Download (410kB)
	Text BAB I.pdf Download (712kB)
	Text BAB II.pdf Download (1MB)
	Text BAB III.pdf Download (742kB)
	Text BAB IV.pdf Download (1MB)
	Text BAB V.pdf Download (587kB)
	Text Daftar Pustaka.pdf Download (540kB)
	Text Lampiran.pdf Download (576kB)
	Text Berita Acara Unggah Mandiri.pdf Download (690kB)
	Text Bukti Lolos Plagiarisme.pdf Download (542kB)

Abstract

Penelitian ini membahas transformasi pendidikan tinggi di Indonesia yang dipengaruhi oleh digitalisasi dan teknologi. Fokus utamanya adalah proses pendaftaran mahasiswa baru, di mana faktor seperti asal sekolah, jenjang sekolah, dan jurusan sekolah menjadi pertimbangan utama. Metode yang digunakan adalah K-Nearest Neighbor (K-NN) dengan Python Colab untuk analisis data penerimaan di Universitas XYZ. Metode K-NN dipilih karena fleksibilitas dan akurasi klasifikasinya. Hasil menunjukkan skor akurasi prediksi sebesar 88%. Penelitian ini juga menampilkan visualisasi data dari pola penerimaan mahasiswa baru berdasarkan jumlah peminat dan pertumbuhan peminat. Temuan ini diharapkan dapat membantu universitas dalam strategi pemasaran, pengembangan program studi, dan penyesuaian kurikulum untuk menciptakan lingkungan belajar yang lebih efektif.

Item Type:	Karya Tulis Ilmiah (KTI) (Undergraduate)
Uncontrolled Keywords:	Penerimaan Mahasiswa Baru, K-Nearest Neighbor(KNN), Akurasi
Subjects:	Q Science > Q Science (General) T Technology > T Technology (General)
Divisions:	Fakultas Teknologi dan Desain > Sistem Informasi
Depositing User:	Muhammad Luthfan Nauval
Date Deposited:	10 Jul 2024 10:36
Last Modified:	10 Jul 2024 10:38
URI:	http://eprints.upj.ac.id/id/eprint/8721

Actions (login required)

View Item