Record Detail Back
IMPLEMENTASI GEOSPATIAL CLUSTERING DENGAN ALGORITMA K-MEANS DALAM MENENTUKAN LOKASI PROMOSI MENGGUNAKAN MENGGUNAKAN JUPYTERLAB (Studi Kasus: UNIVERSITAS LANGLANGBUANA)
- Share to:
Data mining merupakan proses untuk mendapatkan informasi dari basis data yang
besar, dengan cara penggalian data yang memanfaatkan kumpulan data. Proses
penerimaan mahasiswa baru dalam sebuah perguruan tinggi menghasilkan data
yang berlimpah berupa profil dari mahasiswa baru tersebut. Penumpukan data
mahasiswa secara menerus tanpa adanya peninindak lanjutan akan mengurangi nilai
terhadap data tersebut. Berdasarkan data yang diperoleh dari SPMU Universitas
Langlangbuana diketahui bahwa mahasiswa Universitas Langlangbuana dalam 3
tahun terakhir mengalami penurunan jika dibandingkan dengan jumlah mahasiswa
di tahun 2017. Untuk mengatasi hal tersebut diperlukannya pengolahan data agar
mahasiswa ditahun berikutnya dapat meningkat dengan cara mengimplementasikan
Clustering Geolocation menggunakan algoritma K-Means untuk menentukan
wilayah promosi yang tepat sasaran. Pembangunan sistem dalam
pengimplementasikan Clustering Geolocation menggunakan algoritma K-Means
untuk mengelompokkan asal sekolah mahasiswa ini menggunakan bahasa
pemrograman Python dengan bantuan software Jupyterlab. Berdasarkan hasil
analisis yang telah dilakukan,pengimplementasian Clustering Geolocation
menggunakan algoritma K-Means untuk mengelompokkan asal sekolah mahasiswa
ini memiliki 7 cluster dengan cluster paling banyak berada di daerah Jawa Barat
terutama Kota Bandung dan Kabupaten Bandung.
ALI HUDAYA - Personal Name
NONE
Text
INDONESIA
TEKNIK INFORMATIKA UNLA
2021
BANDUNG
LOADING LIST...
LOADING LIST...
APA Citation
ALI HUDAYA. (2021).IMPLEMENTASI GEOSPATIAL CLUSTERING DENGAN
ALGORITMA K-MEANS DALAM MENENTUKAN LOKASI
PROMOSI MENGGUNAKAN MENGGUNAKAN
JUPYTERLAB
(Studi Kasus: UNIVERSITAS LANGLANGBUANA).(Electronic Thesis or Dissertation). Retrieved from https://localhost/etd