Implementasi algoritma k-means untuk pengelompokan struktur pengetahuan pada open-ended concept map / Agung Andhika Firdiansyah - Repositori Universitas Negeri Malang

Implementasi algoritma k-means untuk pengelompokan struktur pengetahuan pada open-ended concept map / Agung Andhika Firdiansyah

Firdiansyah, Agung Andhika (2023) Implementasi algoritma k-means untuk pengelompokan struktur pengetahuan pada open-ended concept map / Agung Andhika Firdiansyah. Diploma thesis, Universitas Negeri Malang.

Full text not available from this repository.

Abstract

Concept map adalah alat grafis yang dapat merepresentasikan sebuah pengetahuan. Kumpulan dari beberapa proposisi yang terhubung akan menjadi suatu concept map yang proposisi tersebut memiliki strukur concept ndash link ndash concept. Untuk dapat mengetahui struktur pengetahuan yang sering dibahas oleh mahasiswa maka dilakukan klasterisasi pada open-ended concept map ini. Proses klasterisasi menggunakan algoritma k-means yang akan membagi stuktur pengetahuan yang dibuat oleh mahasiswa ke dalam 5 cluster dan dataset yang digunakan diperoleh dari penelitian Bapak Dr. Eng. Didik Dwi Prasetya S.T. M.T pada Mahasiswa Jurusan Teknik Elektro Tahun 2019 dengan materi basis data relasional. Sebelum mengolah data untuk mendapatkan hasil struktur pengetahuan yang sering dibahas diperlukan beberapa tahapan yaitu data selection data cleansing data integration data transformation proses mining dan evaluasi. Data yang digunakan hanya terdapat 1 parameter yaitu proposisi yang sudah diolah dari tabel concept dan tabel link. Evluasi digunakan untuk mengukur kinerja dari algoritma clustering k-means dalam melakukan klasterisasi data struktur pengetahuan pada open-ended concept map yang sudah dibuat oleh mahasiswa. Dari data yang sudah dilakukan klasterisasi secara manual dilakukan identifikasi dengan hasil dari clustering menggunakan algoritma k-means untuk mendapatkan hasil kinerja dari performa clustering. Hasil yang didapatkan menunjukkan bahwa algoritma k-means dapat mengklasterisasi struktur pengetahuan pada open-ended concept map dengan baik yaitu memiliki akurasi sebesar 86 13%.

Item Type: Thesis (Diploma)
Subjects: T Technology > T Technology (General) > TIN Software Engineering
Divisions: Fakultas Teknik (FT) > Departemen Teknik Elektro (TE) > S1 Teknik Informatika
Depositing User: library UM
Date Deposited: 09 Jun 2023 04:29
Last Modified: 25 Sep 2024 07:25
URI: http://repository.um.ac.id/id/eprint/291739

Actions (login required)

View Item View Item