| dc.contributor.advisor | RIYADI, SLAMET | |
| dc.contributor.advisor | ASRONI, ASRONI | |
| dc.contributor.author | HASNIATY, ASTIN | |
| dc.date.accessioned | 2018-10-24T03:31:51Z | |
| dc.date.available | 2018-10-24T03:31:51Z | |
| dc.date.issued | 2018-09-06 | |
| dc.identifier.uri | http://repository.umy.ac.id/handle/123456789/22554 | |
| dc.description | Pendidikan harus berorientasi pada kompetensi yang dibutuhkan oleh dunia
kerja karena persentase pengangguran di kalangan terdidik terus meningkat.
Keberadaan alumni berperan penting dalam peningkatan kualitas yang telah dicapai
oleh perguruan tinggi, meningkatnya lulusan pada Universitas Muhammadiyah
yogyakarta membuat tumpukkan data semakin banyak, atas dasar masalah tersebut
maka dilakukan pencarian pengetahuan baru dengan data mining. Pengelompokkan
data alumni akan dilakukan dengan metode clustering dan menggunakan algoritma
k-means. Pada data alumni ini terdapat 5 atribut yang digunakan yaitu, prodi, IPK,
tahun lulus, angkatan, dan jenis pekerjaan, di cluster untuk menemukan kelompokkelompok
yang memiliki kesamaan karakter, menganalisis program studi dengan
setiap jenis pekerjan. Hasil analisis ini menemukan kelompok jenis pekerjaan yang
dapat dikatakan sangat mendekati dengan bidang studi. Analisis ini dilakukan
dengan menggunakan software RapidMiner Studio dan sumber data diambil dari
data alumni dalam bentuk data set excel. Analisis ini akan sangat membantu
perkembangan mahasiswa yang akan lulus dan bekerja dengan memberikan strategi
berupa persiapan memasuki dunia kerja. | en_US |
| dc.description.abstract | Education must be oriented to the competencies needed by the world of
work because the percentage of unemployed among educated people continues to
increase. The existence of alumni plays an important role in improving the quality
that has been achieved by universities, the increasing number of graduates at
Muhammadiyah University of Yogyakarta makes more data piles, based on these
problems, a new knowledge search is conducted with data mining. The grouping of
alumni data will be done by the clustering method and using the k-means algorithm.
In this alumni data there are 6 attributes used, namely, name, study program, GPA,
graduation year, class, and type of work. This analysis was carried out using
RapidMiner Studio software and data sources were taken from alumni data in the
form of excel data sets. Classes from the use of this method are from work type
attributes. Iteration is done 3 times iterations and the number of clusters is 8 clusters.
Clustering method can be applied to grouping alumni data. This can be analyzed
from the results of grouping the alumni data, namely the strategy of each study
program to improve quality and quantity. | en_US |
| dc.publisher | FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH YOGYAKARTA | en_US |
| dc.subject | data mining, k-means, clustering, alumni, RapidMiner Studio | en_US |
| dc.title | ANALISIS JENIS PEKERJAAN ALUMNI UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH YOGYAKARTA MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS | en_US |
| dc.type | Thesis
SKR
F T
432 | en_US |
